Ho una serie di distribuzioni sbilanciate / dalla coda pesante che vorrei mostrare. Ci sono 42 le distribuzioni attraverso tre fattori (etichettati come A, Be Cqui di seguito). Inoltre, la variazione si sta riducendo attraverso il fattore B.
Il problema che ho è che le distribuzioni sono difficili da differenziare attraverso la scala del risultato (un rapporto o un cambio di piega):
La registrazione dei dati sembra enfatizzare eccessivamente l'asimmetria sinistra e sposta più campioni nelle code (creando un insieme di punti anomali):
Qualcuno ha suggerimenti su altre tecniche per visualizzare questi dati?
La dimensione del campione per diagramma della trama è di circa 100. I valori sono accelerazioni raggiunte da un nuovo algoritmo computazionale (ovvero vecchio tempo di esecuzione / nuovo tempo di esecuzione). Ci sono occasioni in cui non si ottiene un significativo risparmio di tempo, quindi le distribuzioni tendono a spostarsi a sinistra.
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topepo
Grazie. Il numero di punti oltre i baffi sembra essere piuttosto piccolo allora.
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Nick Cox,
Di cosa si tratta di vedere meglio queste distribuzioni? La trama attuale mi sembra buona: C fa davvero poca, se del caso, differenza; una B più alta rende le distribuzioni più strette e più basse; e A superiore va con valori più alti.
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gung - Ripristina Monica
exp()trasformazione è il suo contrario, ma probabilmente qui è troppo forte. La quadratura è un'alternativa più mite. Non dici quali dimensioni del campione hai. Non è ovvio che il problema principale sia proprio l'asimmetria sinistra, piuttosto che alcuni moderati valori anomali nella coda sinistra in B1. Non c'è scienza qui per far luce su questo?