আমি লরেঞ্জ বক্ররেখাকে দ্রুত কল্পনা করার একটি উপায় খুঁজে পেয়েছি ggplot2যার ফলশ্রুতিতে আরও নান্দনিক এবং সহজে ব্যাখ্যা করার গ্রাফিক তৈরি হয়েছে। এই পরবর্তী কারণে, আমি তির্যক রেখায় লোরেঞ্জ বক্ররেখার প্রতিবিম্বিত করেছি যা আপনি আরও জিজ্ঞাসা করলে আমাকে আরও স্বজ্ঞাত রূপ দেয়। এটিতে টীকাগুলির লাইনও রয়েছে যা প্লটের ব্যাখ্যাটি সহজ করে তোলে (উদাহরণস্বরূপ "5% শীর্ষ অবদানকারী ব্যবহারকারী ডেটা 50% করে")। দৃষ্টি আকর্ষণ: টীকাগুলির লাইনের জন্য সঠিক স্থানটি সন্ধান করা বেশ বোকা হিউরিস্টিক ব্যবহার করে এবং কোনও ছোট ডেটা সেট নিয়ে কাজ নাও করতে পারে।
উদাহরণ ডেটা:
data <- data.frame(lco =
c(338L, 6317L, 79L, 36L, 3634L, 8633L, 3231L, 27L, 173L, 5934L,
4476L, 1604L, 340L, 723L, 260L, 7008L, 7968L, 3854L, 4011L, 1596L,
1428L, 587L, 1595L, 32L, 277L, 5201L, 133L, 407L, 676L, 1874L,
1700L, 843L, 237L, 4270L, 2404L, 530L, 305L, 9344L, 720L, 1806L,
35L, 790L, 1383L, 5522L, 178L, 75L, 6219L, 121L, 923L, 1123L,
102L, 70L, 50L, 119L, 445L, 464L, 182L, 244L, 1358L, 7840L, 661L,
70L, 132L, 634L, 4262L, 1872L, 345L, 11L, 28L, 284L, 626L, 1033L,
26L, 798L, 13L, 480L, 44L, 339L, 259L, 312L, 262L, 67L, 1359L,
1835L, 13L, 189L, 292L, 2152L, 215L, 39L, 1131L, 1323L, 700L,
3271L, 1622L, 4669L, 125L, 281L, 277L, 232L, 1111L, 8669L, 7233L,
9363L, 400L, 502L, 1425L, 904L, 2924L, 927L, 31L, 1132L, 200L,
17L, 7602L, 12365L, 258L, 16L, 223L, 55L, 11L, 785L, 493L, 4L,
1161L, 393L, 791L, 30L, 568L, 386L, 75L, 1882L, 674L, 29L, 4217L,
332L, 103L, 332L, 30L, 168L, 277L, 176L, 49L, 19L, 76L, 144L,
145L, 65L, 52L, 391L, 25L, 104L, 484L, 20L, 12L, 188L, 5677L,
19L, 273L, 424L, 281L, 458L, 50L, 255L, 898L, 840L, 872L, 573L,
874L, 8L, 35L, 235L, 22L, 229L, 158L, 59L, 147L, 544L, 24L, 325L,
15L, 3L, 1531L, 1014L, 43L, 35L, 2176L, 934L, 253L, 69L, 784L,
352L, 188L, 27L, 1516L, 322L, 1394L, 7686L, 13L, 812L, 349L,
779L, 77L, 941L, 104L, 82L, 93L, 1206L, 24L, 6159L, 131L, 99L,
1310L, 27L, 520L, 327L, 350L, 42L, 102L, 25L, 14L, 42L, 33L,
469L, 177L, 119L, 64L, 75L, 190L, 82L, 82L, 473L, 51L, 9L, 49L,
41L, 221L, 1778L, 4188L, 4L, 86L, 39L, 93L, 35L, 44L, 227L, 636L,
589L, 332L, 22L, 15L, 50L, 147L, 32L, 134L, 133L, 629L, 168L,
69L, 747L, 34L, 20L, 552L, 8L, 54L, 28L, 1437L, 83L, 3225L, 776L,
784L, 247L, 33L, 40L, 368L, 104L, 420L, 357L, 9L, 164L, 7L, 227L,
142L, 33L, 91L, 78L, 175L, 194L, 294L, 433L, 52L, 7L, 372L, 29L,
220L, 371L, 375L, 233L, 12L, 35L, 795L, 35L, 43L, 50L, 57L, 32L,
162L, 124L, 160L, 52L, 132L, 131L, 50L, 117L, 145L, 33L, 83L,
33L, 123L, 43L, 27L, 91L, 25L, 2116L, 51L, 509L, 603L, 267L,
10L, 10L, 51L, 6028L, 99L, 597L, 53L, 131L, 1084L, 1222L, 153L,
70L, 746L, 437L, 82L, 299L, 1682L, 21L, 24L, 973L, 207L, 55L,
116L, 47L, 48L, 149L, 100L, 690L, 129L, 80L, 1143L, 103L, 50L,
242L, 708L, 316L, 83L, 61L, 15L, 203L, 435L, 474L, 47L, 718L,
21L, 33L, 27L, 15L, 53L, 97L, 6L, 39L, 59L, 255L, 51L, 15L, 20L,
514L, 74L, 20L, 319L, 14L, 14L, 45L, 36L, 625L, 5534L, 43L, 590L,
43L, 29L, 233L, 135L, 174L, 20L, 335L, 106L, 230L, 64L, 3551L,
524L, 72L, 44L, 16L, 98L, 37L, 62L, 390L, 83L, 28L, 3L, 63L,
32L, 124L, 56L, 149L, 11L, 153L, 661L, 15L, 25L, 49L, 626L, 141L,
38L, 23L, 123L, 530L, 47L, 6L, 18L, 222L, 391L, 71L, 75L, 234L,
142L, 45L, 439L, 675L, 14L, 53L, 19L, 100L, 51L, 147L, 10L, 141L,
979L, 97L, 330L, 112L, 71L, 4L, 9L, 124L, 141L, 145L, 302L, 122L,
435L, 50L, 81L, 99L, 330L, 84L, 41L, 227L, 4L, 37L, 5L, 99L,
210L, 7L, 183L, 67L, 98L, 157L, 96L, 150L, 22L, 288L, 391L, 188L,
54L, 56L, 49L, 618L, 160L, 631L, 9L, 355L, 56L, 119L, 37L, 36L,
153L, 110L, 126L, 335L, 121L, 80L, 113L, 62L, 97L, 22L, 72L,
1742L, 1007L, 11L, 121L, 27L, 62L, 823L, 56L, 40L, 26L, 69L,
120L, 516L, 11L, 146L, 245L, 174L, 1648L, 105L, 123L, 17L, 2565L,
138L, 200L, 46L, 130L, 189L, 87L, 191L, 143L, 76L, 702L, 79L,
67L, 166L, 3487L, 88L, 395L, 283L, 140L, 535L, 198L, 64L, 1033L,
376L, 180L, 14L, 32L, 441L, 361L, 520L, 62L, 247L, 10L, 24L,
721L, 176L, 164L, 33L, 44L, 12L, 30L, 13L, 157L, 122L, 161L,
45L, 34L, 538L, 74L, 14L, 19L, 15L, 1714L, 437L, 16L, 12L, 130L,
25L, 93L, 9L, 15L, 81L, 889L, 27L, 195L, 5L, 233L, 113L, 356L,
51L, 146L, 6822L, 65L, 166L, 45L, 18L, 295L, 196L, 145L, 256L,
14L, 8L, 89L, 32L, 20L, 239L, 68L, 63L, 21L, 102L, 158L, 1138L,
48L, 113L, 144L, 83L, 93L, 3L, 1032L, 45L, 36L, 68L, 146L, 370L,
25L, 10L, 290L, 858L, 19L, 17L, 64L, 42L, 38L, 711L, 144L, 58L,
144L, 1736L, 188L, 38L, 58L, 91L, 255L, 58L, 307L, 4L, 9L, 60L,
14L, 13L, 118L, 1549L, 108L, 483L, 34L, 1471L, 13L, 16L, 76L,
163L, 147L, 75L, 520L, 4L, 59L, 73L, 32L, 24L, 656L, 16L, 2655L,
38L, 20L, 1011L, 85L, 592L, 91L, 883L, 5174L, 42L, 17L, 88L,
21L, 61L, 33L, 1726L, 46L, 387L, 920L, 120L, 134L, 72L, 144L,
1603L, 646L, 45L, 282L, 56L, 19L, 41L, 69L, 151L, 632L, 47L,
48L, 126L, 114L, 119L, 144L, 949L, 67L, 144L, 27L, 61L, 70L,
287L, 64L, 323L, 27L, 149L, 1914L, 20L, 1077L, 21L, 70L, 59L,
123L, 537L, 131L, 1226L, 2908L, 8L, 133L, 42L, 175L, 100L, 162L,
494L, 414L, 2618L, 33L, 93L, 48L, 3676L, 553L, 705L, 58L, 268L,
141L, 284L, 98L, 135L, 13L, 49L, 792L, 128L, 172L, 236L, 221L,
596L, 35L, 241L, 10L, 193L, 189L, 26L, 27L, 47L, 100L, 398L,
21L, 26L, 86L, 147L, 3639L, 161L, 60L, 106L, 111L, 42L, 11L,
654L, 21L, 129L, 1152L, 224L, 49L, 12L, 22L, 73L, 207L, 165L,
113L, 12L, 1224L, 177L, 6L, 390L, 2747L, 23L, 46L, 1166L, 805L,
20L, 130L, 46L, 110L, 16L, 88L, 652L, 61L, 86L, 16L, 804L, 41L,
4383L, 511L, 126L, 549L, 23L, 45L, 80L, 162L, 127L, 700L, 43L,
147L, 102L, 84L, 67L, 57L, 30L, 55L, 274L, 314L, 847L, 203L,
322L, 8350L, 101L, 10L, 122L, 54L, 120L, 10L, 22L, 327L, 234L,
56L, 998L, 409L, 131L, 2163L, 81L, 19L, 6675L, 7L, 2182L, 1136L,
71L, 15L, 286L, 133L, 132L, 37L, 144L, 28L, 392L, 870L, 312L,
190L, 135L, 16L, 6L, 153L, 38L, 62L, 2710L, 36L, 61L, 37L, 88L,
375L, 88L, 131L, 73L, 212L, 918L, 185L, 53L, 143L, 69L, 2231L,
54L, 23L, 220L, 195L, 468L, 2009L, 364L, 54L, 277L, 1547L, 240L,
1700L, 1533L, 374L, 363L, 35L, 97L, 19L, 87L, 67L, 22L, 267L,
16L, 11L, 35L, 460L, 44L, 58L, 26L, 13L, 172L, 114L, 272L, 64L,
254L, 49L, 440L, 329L, 48L, 93L, 10L, 70L, 17L, 120L, 5229L,
118L, 133L, 43L, 2419L, 207L, 102L, 90L, 127L, 3939L, 14L, 5L,
552L, 425L, 656L, 511L, 170L, 396L, 177L, 3680L, 111L, 21L, 320L,
367L, 51L, 672L, 1675L, 59L, 91L, 281L, 113L, 19L, 37L, 65L,
288L, 27L, 149L, 61L, 63L, 75L, 165L, 90L, 9L, 12L, 82L, 111L,
157L))
কোড:
# lorenz curve of user contribution
library(ineq)
library(ggplot2)
library(scales)
library(grid)
# compute lorenz curve
lcolc <- Lc(data$lco)
# bring lorenz curve in another format easily readable by ggplot2
# namely reverse the L column so that lorenz curve is mirrored on diagonal
# p stays p (the diagonal)
# Uprob contains the indices of the L's, but we need percentiles
lcdf <- data.frame(L = rev(1-lcolc$L), p = lcolc$p, Uprob = c(1:length(lcolc$L)/length(lcolc$L)))
# basic plot with the diagonal line and the L line
p <- ggplot(lcdf, aes(x = Uprob, y = L)) + geom_line(colour = hcl(h=15, l=65, c=100)) + geom_line(aes(x = p, y = p))
# compute annotation lines at 50 percent L (uses a heuristic)
index <- which(lcdf$L >= 0.499 & lcdf$L <= 0.501)[1]
ypos <- lcdf$L[index]
yposs <- c(0,ypos)
xpos <- index/length(lcdf$L)
xposs <- c(0,xpos)
ypositions <- data.frame(x = xposs, y = c(ypos,ypos))
xpositions <- data.frame(x = c(xpos,xpos), y = yposs)
# add annotation line
p <- p + geom_line(data = ypositions, aes(x = x, y = y),
linetype="dashed") + geom_line(data = xpositions, aes(x = x, y = y),
linetype="dashed")
# set axes and labels (namely insert custom breaks in scales)
p <- p + scale_x_continuous(breaks=c(0, xpos,0.25,0.5,0.75,1),
labels = percent_format()) + scale_y_continuous(
labels = percent_format())
# add minimal theme
p <- p + theme_minimal() + xlab("Percentage of objects") + ylab("Percentage of events")
# customize theme
p <- p + theme(plot.margin = unit(c(0.5,1,1,1), "cm"),
axis.title.x = element_text(vjust=-1),
axis.title.y = element_text(angle=90, vjust=0),
panel.grid.minor = element_blank(),
plot.background = element_rect(fill = rgb(0.99,0.99,0.99), linetype=0))
# print plot
p
ecdfইন করুনR। শব্দটি হ'ল "অভিজ্ঞতামূলক বন্টন ফাংশন"। আপনি "সম্ভাব্যতা প্লট" এবং "কিউকিউ প্লট" এও আগ্রহী হতে পারেন: এগুলি ECDF এর সংস্করণ যা বিভিন্ন (ননলাইনার) স্কেলের উপর ডেটা দেখায়।