«barplot» 태그된 질문

두 상자 앤 수염 플롯 및 막대 차트 입니다 ANOVA에 적합한 그래픽은 R 도서 (크롤리, 2013)에 따르면, 그러나 더 적합하다 ? 상황에 따라 다르다고 생각합니다. 누구든지 나를 도울 수 있습니까?

14 boxplot  rule-of-thumb  barplot 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 3 년 전 . R의 단일 그래프에 네 개의 막대 그래프를 플로팅하고 싶습니다. 다음 코드를 사용했습니다. 여기서 범례를 그래프 위에 유지하는 방법, 특히 범례는 2 ~ 3 …

12 r  data-visualization  barplot 

이 평균 표와 리콜 점수의 표준 편차에 대한 관측치에 대한 적절한 플롯을 시각화하려고합니다. RecallControlMean37SD8ExperimentalMean21SD6ControlExperimentalMeanSDMeanSDRecall378216\begin{array} {c|c c|c c|} & \text{Control} & & \text{Experimental} & \\ & \text{Mean} & \text{SD} &\text{Mean} &\text{SD} \\ \hline \text{Recall} & 37 & 8 & 21 & 6 \\ \hline \end{array} 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 막대 차트가 …

11 data-visualization  standard-deviation  mean  descriptive-statistics  barplot 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

잠김 . 이 질문과 그 답변은 주제를 벗어난 것이지만 역사적 의미가 있기 때문에 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. R (CVS 파일에서 읽음)로 이러한 데이터에 대한 막대도를 만들고 싶습니다. Experiment_Name MetricA MetricB Just_X 2 10 Just_X_and_Y 3 20 다음 다이어그램을 갖습니다. 나는 초보자이며 시작하는 방법조차 모른다.

9 r  data-visualization  barplot 

데이터를 시각화하는 올바른 방법을 선택하는 데 어려움이 있습니다. 하자 우리가 가지고 있다고 서점 판매 책을 , 모든 책은 적어도 하나이 개 범주를 . 서점의 경우 모든 서적 범주를 세면 해당 서점의 특정 범주에 해당하는 서적 수를 보여주는 히스토그램을 얻습니다. 서점 행동을 시각화하고 싶습니다. 다른 카테고리보다 카테고리를 선호하는지 확인하고 싶습니다. 나는 …

9 pca  data-visualization  histogram  barplot