RStudio 提示：一个实用的键盘快捷键是 Cmd/Ctrl-Shift-P。它会把之前发送的代码块从编辑器重新发送到控制台。当你（例如）在前面的例子中探索 n 的值时，这非常方便。你可以先用 Cmd/Ctrl-Enter 发送整个代码块，然后修改 n 的值，再按 Cmd/Ctrl-Shift-P 重新发送完整的代码块。

这种类型的模式还有另一种常见的变体。让我们看看棒球击球手的平均表现与他们上场击球次数之间的关系。这里我使用 Lahman 包中的数据来计算每个美国职业棒球大联盟球员的击球率（安打数 / 出手数）。

当我把击球手的水平（用击球率 ba 衡量）与击球机会（用上场击球次数 ab 衡量）绘制在一起时，你会看到两种模式：

• 如上所述，随着数据点的增多，我们聚合结果的变异会减小。
• 水平（ba）与击球机会（ab）之间存在正相关。这是因为球队控制着谁能够上场，显然他们会挑选自己最好的球员：

# 转换为 tibble 以便更好地打印 batting <- as_tibble(Lahman::Batting)

batters <- batting %>% group_by(playerID) %>% summarize( ba = sum(H, na.rm = TRUE) / sum(AB, na.rm = TRUE), ab = sum(AB, na.rm = TRUE) )

batters %>% filter(ab > 100) %>% ggplot(mapping = aes(x = ab, y = ba)) + geom_point() + geom_smooth(se = FALSE) #> geom\_smooth() 使用 method = 'gam'