Najlepszy sposób na umieszczenie dwóch histogramów w tej samej skali?

Załóżmy, że mam dwa rozkłady, które chcę szczegółowo porównać, tj. W taki sposób, aby kształt, skala i przesunięcie były łatwo widoczne. Jednym dobrym sposobem na to jest wykreślenie histogramu dla każdej dystrybucji, umieszczenie ich w tej samej skali X i ułożenie jednego pod drugim.

W jaki sposób należy to zrobić? Czy oba histogramy powinny używać tych samych granic bin, nawet jeśli jeden rozkład jest znacznie bardziej rozproszony niż drugi, jak na zdjęciu 1 poniżej? Czy binowanie powinno być wykonywane niezależnie dla każdego histogramu przed powiększeniem, jak na obrazku 2 poniżej? Czy jest w tym jakaś dobra zasada?

Myślę, że musisz użyć tych samych pojemników. W przeciwnym razie umysł nabierze na ciebie sztuczki. Normalna (0,2) wygląda bardziej rozproszona w porównaniu do Normalnej (0,1) na zdjęciu nr 2 niż na zdjęciu nr 1. Nie ma to nic wspólnego ze statystykami. Wygląda na to, że Normalny (0,1) przeszedł na „dietę”.

-Ralph Winters

Punkty środkowe i punkty końcowe histogramu mogą również zmieniać postrzeganie dyspersji. Zauważ, że w tym aplecie maksymalny wybór przedziału oznacza zakres> 1,5 - ~ 5, podczas gdy minimalny wybór przedziału oznacza zakres <1 -> 5,5

http://www.stat.sc.edu/~west/javahtml/Histogram.html

Innym podejściem byłoby wykreślenie różnych rozkładów na tym samym wykresie i użycie czegoś takiego jak alphaparametr w ggplot2celu rozwiązania problemów z wykreślaniem. Użyteczność tej metody będzie zależeć od różnic lub podobieństw w twojej dystrybucji, ponieważ zostaną one wykreślone z tymi samymi pojemnikami. Inną alternatywą byłoby wyświetlanie wygładzonych krzywych gęstości dla każdego rozkładu. Oto przykład tych opcji i innych opcji omówionych w wątku:

library(ggplot2)

df <- melt(
    data.frame( 
        x = rnorm(1000)
        , y = rnorm(1000, 0, 2)
    )
)


ggplot(data = df) + 
#   geom_bar(aes(x = value, fill = variable), alpha = 1/2)
#   geom_bar(aes(x = value)) + facet_grid(variable ~ .)
#   geom_density(aes(x = value, colour = variable))
#   stat_qq(aes(sample = value, colour = variable))

Czyli chodzi o utrzymanie tego samego rozmiaru pojemnika lub utrzymanie takiej samej liczby pojemników? Widzę argumenty dla obu stron. Obejściem byłoby najpierw ujednolicenie wartości. Wtedy możesz utrzymać oba.