আর এর একটি একক গ্রাফে আমার 20 টি বিতরণ আঁকার দরকার, এবং এটি আমার কাছে নিয়মিত বক্সপ্লট (20 বাক্স) এমনকি বক্সওয়েক্স = 0.3 এর সাথে ভাল লাগে না। আপনি কি আমাকে পরামর্শ দিতে পারেন যে আমি কীভাবে 20 ডিস্ট্রিবিউশনের জন্য আরে এক ধরণের বক্সপ্লট প্লট করতে পারি, মধ্যের জন্য বিন্দু এবং বাক্সের পরিবর্তে কেবল একটি লাইন, নীচের মত। দয়া করে আমাকে পরামর্শ দিন যদি কোনও আর পদ্ধতি আছে যা দুর্দান্ত বক্সপ্লট তৈরি করে, বিশেষত যদি আপনি একক গ্রাফে বেশ কয়েকটি বিতরণ প্রদর্শন করতে চান।
-----0----উত্তর:
(এটি সত্যিই একটি মন্তব্য, তবে কারণ এটির একটি চিত্রের প্রয়োজন কারণ এটি উত্তর হিসাবে পোস্ট করতে হবে))
এড টুফ্ট তাঁর "কোয়ান্টেটিভেটিভ ইনফরমেশন ভিজ্যুয়াল ডিসপ্লের ডিজিটাল ডিজাইন (পৃষ্ঠা 125, প্রথম সংস্করণ 1983)" স্পষ্টতই অনানুষ্ঠানিক, অনুসন্ধানের তথ্য বিশ্লেষণকে সক্ষম করার জন্য বক্সপ্লটকে নতুনভাবে নকশা করেছিলেন , যেখানে গবেষক কর্মীর সময় আঁকার রেখা ছাড়া অন্য বিষয়গুলিতে ব্যয় করা উচিত। " আমি (নিখুঁত প্রাকৃতিক পদ্ধতিতে) এই উদাহরণটিতে অঙ্কন বহিরাগতদের উপযুক্ত করতে তার পুনরায় নকশাটি প্রসারিত করেছি 70০ টি সমান্তরাল বক্সপ্লট দেখিয়ে:
এটিকে আরও উন্নত করার জন্য আমি বেশ কয়েকটি উপায় সম্পর্কে ভাবতে পারি, তবে এটি জটিল ডেটাসেট অন্বেষণের উত্তাপে কেউ কী উত্পন্ন করতে পারে তার বৈশিষ্ট্য: আমরা ভিজ্যুয়ালাইজেশন করার বিষয়বস্তু যা আমাদের ডেটা দেখতে দেয়; ভাল উপস্থাপনা পরে আসতে পারেন।
এটিকে একই তথ্যের প্রচলিত উপস্থাপনের সাথে তুলনা করুন:
টুফতে তার "ন্যূনতম ডেটা কালি অনুপাত" নীতিটির ভিত্তিতে আরও কয়েকটি নতুন নকশার উপস্থাপন করেন। তাদের মানটি উদাহরণস্বরূপ যে কীভাবে আমাদের কার্যকর অনুসন্ধানী গ্রাফিক্স ডিজাইন করতে সাহায্য করতে পারে lies যেমন আপনি দেখতে পাচ্ছেন, এগুলিকে প্লট করার মেকানিক্সগুলি এমন কোনও গ্রাফিক্স প্ল্যাটফর্মের সন্ধানের সমান যেখানে আপনি পয়েন্ট মার্কার এবং লাইনগুলি আঁকতে পারেন।
সম্ভবত সর্বকালের দুর্দান্ত প্লটগুলি, এটি মূলত বেহালা প্লটগুলির একটি ছোট-গুণফলক বাস্তবায়ন। বাকল প্লটগুলির চেয়ে ভায়োলিন প্লটের ব্যাপক সুবিধা রয়েছে: তারা সাধারণভাবে বিতরণগুলির জন্য আরও অনেক বেশি বিবরণ দেখাতে পারে (যেমন তারা দ্বি-মডেল বিতরণগুলি সত্যই ভাল দেখতে পারে)। যেহেতু তারা সাধারণত গাউসীয় স্মুথিং (বা অনুরূপ) এর উপর ভিত্তি করে থাকে, উচ্চ স্তরের পয়েন্টগুলি (এক্সফোনেনশিয়াল ডিস্ট্রিবিউশনের মতো) দিয়ে বিতরণ করার জন্য তারা সত্যিকারের মতো কাজ করবে না, তবে তারপরেও কেউ বক্সপ্লট করবে না।
বিয়ানপ্লটগুলি খুব সহজেই আর এ অর্জন করা যায় - কেবল বিনপ্লট প্যাকেজ ইনস্টল করুন :
library(beanplot)
# Sampling code from Greg Snow's answer:
my.dat <- lapply( 1:20, function(x) rnorm(x+10, sample( 10, 1), sample(3,1) ) )
beanplot(my.dat)
beanplotফাংশন আছে অপশন টন , যাতে আপনি আপনার মনের ইচ্ছা তা কাস্টমাইজ করতে পারেন। Ggplot2- এ বিনপ্লেট করার একটি উপায়ও রয়েছে (সর্বশেষ সংস্করণটি প্রয়োজন):
library(ggplot2)
my.dat <- lapply(1:20, function(x) rnorm(x+10, sample(10, 1), sample(3,1)))
my.df <- melt(my.dat)
ggplot(my.df, aes(x=L1, y=value, group=L1)) + geom_violin(trim=FALSE) +
geom_segment(aes(x=L1-0.1, xend=L1+0.1, y=value, yend=value), colour='white')
এটি করার কয়েকটি উপায়ের জন্য এখানে কিছু নমুনা আর কোড দেওয়া আছে, আপনি সম্ভবত এটিতে প্রসারিত করতে চাইবেন (লেবেলগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন) এবং সম্ভবত এটি কোনও ক্রিয়ায় পরিণত করতে পারেন:
my.dat <- lapply( 1:20, function(x) rnorm(x+10, sample( 10, 1), sample(3,1) ) )
tmp <- boxplot(my.dat, plot=FALSE, range=0)
# box and median only
plot( range(tmp$stats), c(1,length(my.dat)), xlab='', ylab='', type='n' )
segments( tmp$stats[2,], seq_along(my.dat), tmp$stats[4,] )
points( tmp$stats[3,], seq_along(my.dat) )
# wiskers and implied box
plot( range(tmp$stats), c(1,length(my.dat)), xlab='', ylab='', type='n' )
segments( tmp$stats[1,], seq_along(my.dat), tmp$stats[2,] )
segments( tmp$stats[4,], seq_along(my.dat), tmp$stats[5,] )
points( tmp$stats[3,], seq_along(my.dat) )