İşte notları içeren bir örnek:
İşte The Bagplot: A Bivariate Boxplot
Peter J. Rousseeuw, Ida Ruts ve John W. Tukey'nin makalesi The American Statistician
: http://venus.unive.it/romanaz/ada2/bagplot.pdf
Bu makalenin özetinden:
“Derinlik medyanı” en derin konumdur ve en büyük derinliğe sahip n / 2 gözlemlerini içeren bir “çanta” ile çevrilidir. Torbanın bir faktör 3 ile büyütülmesi “çit” i (çizilmemiş) verir. Çanta ve çit arasındaki gözlemler açık gri bir döngü ile işaretlenirken, çit dışındaki gözlemler aykırı olarak işaretlenir. Bagplot, verilerin konumunu, yayılmasını, korelasyonunu, çarpıklığını ve kuyruklarını görselleştirir.
İşte önemli parçaların bir örneği:
Ek tartışmalar aşağıda bulunabilir:
Gönderen yardım ait dokümanlar aplpack
(için paketin R
kullanıcıları):
Bir torba, iyi bilinen kutu grafiğinin iki değişkenli bir genellemesidir. Rousseeuw, Ruts ve Tukey tarafından önerilmiştir. İki değişkenli durumda kutu grafiğinin kutusu dışbükey bir gövdeye dönüşür. Çantada tüm puanların yüzde 50'si var. Çit, çitteki noktaları dışarıdaki noktalardan ayırır. Torbanın arttırılmasıyla hesaplanır. Döngü, çitin içindeki tüm noktaları içeren dışbükey çokgen olarak tanımlanır. Tüm noktalar düz bir çizgideyse, klasik bir boxplot elde edersiniz. bagplot () çizimleri Rousseeuw ve ark. Notlar: İki boyutlu medyan yaklaşıktır. Küçük veri kümeleri ile ilgili bilinen zorluklar vardır (Ancak, örneğin 10 puanlık (grafik) bir özet yapmak akıllıca değildir.)
İnsanların birden fazla (üst üste binen) torba çizmek istedikleri takdirde, parsellerin yarı şeffaf olması uygundur. Bu nedenle, bagplot komutuna saydamlık bayrağı eklendi. Şeffaflık == DOĞRU ise alfa katmanı '99' (onaltılı) olarak ayarlanır. Bu, torbaların yarı saydam görünmesine neden olur, ancak SADECE çıkış cihazı PDF ise ve pdf (dosya = "dosyaadı.pdf", sürüm = "1.4") kullanılarak açılırsa. Bu nedenle, varsayılan saydamlık == YANLIŞ. Bu özellik ve farklı renkler belirtmek için kullanılan argümanlar Wouter Meuleman tarafından önerilmiştir.
Ve bir örnek:
library(aplpack)
attach(mtcars)
bagplot(wt, mpg, xlab="Car Weight",
ylab="Miles Per Gallon",
main="Bagplot Example",
transparency = TRUE,
show.whiskers = FALSE,
# note that data a 'fence' separates inliers from outliers,
# and a 'loop' indicates the points outside the bag but
# inside the fence. In the 'bag' are 50 percent of all
# points
show.loophull = TRUE, # draw 'loop'?
show.baghull = TRUE) # draw 'bag'?
ilgili sorular: