Ben R tek bir grafikte 20 dağılım çizmek gerekir ve boxwex = 0.3 ile bile düzenli boxplot (20 kutu) ile bana iyi (dağınık) görünmüyor. Bana 20 dağıtım için R'de bir tür boxplot çizebilir miyim, aşağıdaki gibi medyan noktaları ve kutu yerine sadece bir çizgi çizebilir misiniz? Ayrıca, özellikle tek bir grafikte birkaç dağılım göstermek istiyorsanız, güzel kutu grafikleri üreten herhangi bir R yöntemi olup olmadığını da önerin.

 -----0----

(Bu gerçekten bir yorumdur, ancak bir illüstrasyon gerektirdiği için yanıt olarak gönderilmesi gerekir.)

Ed Tufte , Kantitatif Bilgilerin Görsel Gösterimi'nde (s. 125, Birinci Baskı 1983) kutu grafiğini , "araştırma işçisinin zamanının çizim çizgileri dışındaki konulara ayırması gereken" gayri resmi, keşifsel veri analizini "etkinleştirmek için yeniden tasarladı . Bu örnekte, 70 paralel kutu çizimi gösteren çizim aykırı değerlere uyum sağlamak için (tamamen doğal bir şekilde) yeniden tasarımını genişlettim:

Bunu daha da geliştirmenin birkaç yolunu düşünebilirim, ancak karmaşık bir veri kümesini keşfetme sıcağında neler üretebileceğinin karakteristiğidir: verileri görmemize izin veren görselleştirmeler yapmaktan memnunuz ; iyi sunum daha sonra gelebilir.

Bunu aynı verilerin geleneksel bir yorumuyla karşılaştırın:

Tufte, "veri mürekkebi oranını en üst düzeye çıkarma" ilkesine dayanarak başka birkaç yeniden tasarım sunar. Onların değeri, bu prensibin etkili keşif grafikleri tasarlamamıza nasıl yardımcı olabileceğini göstermektir. Gördüğünüz gibi, bunları çizme mekaniği, nokta işaretleri ve çizgiler çizebileceğiniz herhangi bir grafik platformu bulmak anlamına gelir.

Beanplots

Muhtemelen şimdiye kadarki en havalı parseller, bunlar temel olarak keman parsellerinin küçük katlarıdır. Keman çizimleri kutu çizgilerine göre çok büyük bir avantaja sahiptir: normal olmayan dağılımlar için çok daha fazla ayrıntı gösterebilirler (örneğin iki modlu dağılımları gerçekten iyi gösterebilirler). Genellikle Gauss düzgünleştirmesine (veya benzerlerine) dayandırıldıklarından, yüksek uç noktaları olan (üstel dağılımlar gibi) dağıtımlar için gerçekten iyi çalışmazlar, ancak daha sonra kutu grafikleri de işe yaramaz.

Beanlots R'de kolayca elde edilebilir - beanplot paketini kurmanız yeterlidir :

library(beanplot)

# Sampling code from Greg Snow's answer:
my.dat <- lapply( 1:20, function(x) rnorm(x+10, sample( 10, 1), sample(3,1) ) )

beanplot(my.dat)

beanplotFonksiyonu vardır seçeneklerin ton , böylece gönlüne özelleştirebilirsiniz. Ayrıca ggplot2'de beanplots yapmanın bir yolu var (en son sürüme ihtiyacınız var):

library(ggplot2)

my.dat <- lapply(1:20, function(x) rnorm(x+10, sample(10, 1), sample(3,1)))
my.df <- melt(my.dat)
ggplot(my.df, aes(x=L1, y=value, group=L1)) + geom_violin(trim=FALSE) +
  geom_segment(aes(x=L1-0.1, xend=L1+0.1, y=value, yend=value), colour='white')

İşte bunu yapmak için birkaç yol için bazı örnek R kodu, muhtemelen bunu genişletmek isteyeceksiniz (etiketleri dahil) ve belki bir işleve dönüştürmek isteyeceksiniz:

my.dat <- lapply( 1:20, function(x) rnorm(x+10, sample( 10, 1), sample(3,1) ) )

tmp <- boxplot(my.dat, plot=FALSE, range=0)

# box and median only
plot( range(tmp$stats), c(1,length(my.dat)), xlab='', ylab='', type='n' )
segments( tmp$stats[2,], seq_along(my.dat), tmp$stats[4,] )
points( tmp$stats[3,], seq_along(my.dat) )

# wiskers and implied box
plot( range(tmp$stats), c(1,length(my.dat)), xlab='', ylab='', type='n' )
segments( tmp$stats[1,], seq_along(my.dat), tmp$stats[2,] )
segments( tmp$stats[4,], seq_along(my.dat), tmp$stats[5,] )
points( tmp$stats[3,], seq_along(my.dat) )