Göstermek istediğim bir dizi sol eğik / ağır kuyruklu dağılımım var. (Etiketli üç faktör arasında 42 dağılımları vardır A, Bve Caşağıda). Ayrıca, varyasyon faktör boyunca daralıyor B.
Sahip olduğum sorun, dağılımların sonuç ölçeğinde (oran veya katlama değişikliği) farklılaştırılması zor olmasıdır:
Verilerin günlüğe kaydedilmesi, sol çarpıklığı aşırı vurgulamaktadır ve kuyruklara daha fazla örnek taşır (aykırı noktalardan oluşan bir püre oluşturur):
Herkes bu verileri görselleştirmek için diğer teknikler hakkında önerileri var mı?
Kutu grafiği başına örnek büyüklüğü yaklaşık 100'dür. Değerler, yeni bir hesaplama algoritması (yani eski çalışma zamanı / yeni çalışma zamanı) ile elde edilen hızlanmalardır. Önemli zaman tasarrufu sağlamadığı durumlar vardır, bu nedenle dağılımlar sola doğru gitme eğilimindedir.
—
Ocak'ta topepo
Teşekkürler. Bıyıkların ötesindeki puanların sayısı o zaman oldukça az görünüyor.
—
Nick Cox
Daha iyi görmek istediğiniz bu dağılımlar hakkında ne düşünüyorsunuz? Şimdiki konu benim için iyi görünüyor: C, eğer varsa, çok az fark yaratıyor; yüksek B daha sıkı ve düşük dağılım yapar; & daha yüksek A, daha yüksek değerlere gider.
—
gung - Monica'yı eski
exp()Transformasyon onun tersidir ama buraya muhtemelen çok güçlüdür. Kare alma daha hafif bir alternatiftir. Hangi örnek boyutlarına sahip olduğunuzu söylemiyorsunuz. Ana problemin B1'deki sol kuyrukta birkaç orta derecede aykırı değerden ziyade gerçekten sol çarpıklık olduğu açık değildir. Burada buna ışık tutacak hiçbir bilim yok mu?