보여주고 싶은 왼쪽으로 치우친 / 꼬리 꼬리 분포가 있습니다. (로 표시된 세 개의 요소 (42 개)에 걸쳐 분포되어있다 A, B그리고 C아래에는). 또한 변동은 factor에 따라 줄어들고 있습니다 B.
내가 가진 문제는 분포가 결과의 규모 (비율 또는 배수 변화)에 따라 구별하기 어렵다는 것입니다.
데이터를 로깅하면 왼쪽 왜도가 지나치게 강조되어 더 많은 샘플이 꼬리로 이동합니다 (이상 점의 매쉬 생성).
이 데이터를 시각화하는 다른 기술에 대한 제안이 있습니까?
박스 플롯 당 샘플 크기는 약 100입니다. 값은 새로운 계산 알고리즘 (예 : 이전 런타임 / 새 런타임)에 의해 달성되는 속도가 향상됩니다. 시간을 크게 절약하지 못하는 경우가 있으므로 배포판이 왼쪽으로 이동하는 경향이 있습니다.
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topepo
감사. 수염을 넘어선 점의 수는 다소 작은 것 같습니다.
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닉 콕스
이 배포판에 대해 더 잘보고 싶은 것은 무엇입니까? 현재 줄거리는 나에게 잘 어울린다. C는 차이가 거의 없다. B가 높을수록 분포가 좁아지고 분포가 낮아집니다. & A가 높을수록 더 높은 값을 갖습니다.
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gung-Monica Monica 복원
exp()변환은 그 반대입니다,하지만 여기에 아마 너무 강하다. Squaring은 더 온화한 대안입니다. 어떤 샘플 크기를 가지고 있는지 말하지 않습니다. 주된 문제가 B1의 왼쪽 꼬리에있는 중간 정도의 특이 치가 아니라 실제로 왼쪽으로 치우친 것이 분명하지 않습니다. 여기에 빛을 비출 과학이 없습니까?