Wizualizacja wielu rozkładów pochylonych w lewo

10

Mam serię rozkładów skośnych / grubych ogonów, które chciałbym pokazać. Istnieje 42 dystrybucje na trzech czynników (oznaczony jako A, Ba Cponiżej). Różnica maleje również w zależności od czynnika B.

Problemem jest to, że rozkłady trudno jest rozróżnić w skali wyniku (stosunek lub zmiana krotności):

wprowadź opis zdjęcia tutaj

Wydaje się, że rejestrowanie danych nadmiernie podkreśla lewe nachylenie i przenosi więcej próbek do ogonów (tworząc połączenie punktów odstających):

wprowadź opis zdjęcia tutaj

Czy ktoś ma sugestie dotyczące innych technik wizualizacji tych danych?

topepo
źródło
5
Rejestrowanie jest często stosowane w celu zmniejszenia skośności w prawo, więc można oczekiwać, że zwiększy skośność w lewo. exp()Transformacja jest jego odwrotność, ale to chyba zbyt silny tutaj. Kwadratowanie jest łagodniejszą alternatywą. Nie mówisz, jakie masz rozmiary próby. Nie jest oczywiste, że głównym problemem jest naprawdę lewy skośność, a nie kilka umiarkowanych wartości odstających na lewym ogonie w B1. Czy nie ma tu nauki, która by rzuciła na to światło?
Nick Cox
1
Wielkość próbki na wykresie pudełkowym wynosi około 100. Wartości to przyspieszenia osiągane przez nowy algorytm obliczeniowy (tj. Stary czas pracy / nowy czas pracy). Zdarzają się sytuacje, w których nie przynosi znacznych oszczędności czasu, więc dystrybucje zwykle idą w lewo.
topepo
Dzięki. Liczba punktów poza wąsami wydaje się wtedy raczej niewielka.
Nick Cox,
3
Co takiego jest w tych dystrybucjach, które chcesz zobaczyć lepiej? Obecna fabuła wygląda dla mnie dobrze: C robi bardzo niewielką różnicę; wyższa wartość B powoduje, że rozkłady są węższe i niższe; i wyższe A idzie w / wyższe wartości.
gung - Przywróć Monikę

Odpowiedzi:

0

Pomysł: jeśli potrafisz opisać rozkłady, które uzyskałeś względnie dobrze za pomocą rozkładu normalnego, możesz wykonać dwuwymiarowe wykresy pokazujące wpływ A, Bi Cna parametry dopasowanych rozkładów: średnią i odchylenie standardowe.

Lub próbujesz znaleźć inne miary opisujące otrzymany rozkład i pokazać wpływ na nie trzech zmiennych.

Jeśli okaże się, że dwie zmienne mają interakcje, możesz wykonać wykres 3d. Miejmy nadzieję, że nie wszyscy współdziałają ze sobą. ;)

Elmar Macek
źródło