Fasulye çizim grafiklerini nasıl yorumlar ve üretir. İşte Walkes ve ark. 2010 . Ne tür veriler için en yararlıdır?
(kaynak: biomedcentral.com )
Fasulye çizim grafiklerini nasıl yorumlar ve üretir. İşte Walkes ve ark. 2010 . Ne tür veriler için en yararlıdır?
(kaynak: biomedcentral.com )
Yanıtlar:
Boxplot'lar gerçekten normal veriler veya en azından sabit olmayan veriler için tasarlanmıştır. Beanplot, daha bilgilendirici olan gerçek yoğunluk eğrisini gösterir.
Şekil yoğunluktur ve kısa yatay çizgiler her veri noktasını temsil eder. Bu, bir kutu grafiğinin, yoğunluk grafiğinin ve halı grafiğinin en iyisini bir araya getirir ve çok okunabilir.
Ne yazık ki, seçtiğiniz örnek, grafiği tanınmayacak şekilde dağıtan (benim için) bir sürü daha uzun satır eklemeye karar verdi. [Kesik]
DÜZENLEME: Şimdi biraz daha fazla fasulye tarlası ile çalışmış, daha uzun kalın çizgiler her fasulye için ortalama (veya isteğe bağlı olarak medyan). Daha uzun ince çizgiler, daha geniş çizgilerin daha yinelenen değerleri gösterdiği bir tür "yığınlama" ile verilerdir. (Ben de onları tercih edebilirsiniz, ama en azından "normal" kategorisi zaten gerginlik daha da kötüleştirebilir nokta yoğunluğu zaten var.)
Ben hala seçtiğiniz örnek oldukça yığınlı olduğunu düşünüyorum, bu belki de istifleme yerine titreme kullanarak temizlenebilir.
Fasulye araziler yapmak için R paketi açıklar kağıt güzel bir okuma.
Makalenin tamamını okumadan, aslında kutu grafiğin bir varyantı gibi görünüyor. Bu nedenle, bunu, başka grupların tek değişkenli dağılımlarını karşılaştırma gibi bir kutu grafiği kullanacağınız yerde kullanabilirsiniz. Her nokta için bir çizgi görüntüler ve bir çekirdek yoğunluğu tahminini bindirir. Ona baktığımda, az miktarda veriyle daha bilgilendirici olabileceğini düşünürdüm, ancak daha fazla veriyle çok dağınık olabilir. İlk bakışta bana dünyayı sarsmıyor gibi geliyor. Eğer daha fazla şey bilmek istiyorsanız, sorunuzun ayrıntılarını açıklayın.