আমার কাছে বাম-স্কিউড / ভারী লেজযুক্ত বিতরণগুলির একটি সিরিজ রয়েছে যা আমি দেখাতে চাই। তিনটি কারণের জুড়ে 42 ডিস্ট্রিবিউশন (যেমন লেবেলযুক্ত A, Bএবং Cনীচে)। এছাড়াও, বিভিন্নতা ফ্যাক্টর জুড়ে সঙ্কুচিত হয় B।
আমার কাছে সমস্যাটি হ'ল বিতরণগুলি ফলাফলের স্কেল (একটি অনুপাত বা ভাঁজ-পরিবর্তন) জুড়ে পার্থক্য করা শক্ত:
ডেটা লগ করা বাম skewness অত্যধিক জোর দেওয়া এবং লেজ মধ্যে আরও নমুনা সরানো (বহির্মুখী পয়েন্ট একটি ম্যাস তৈরি):
এই ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য কারও কাছে অন্য কৌশল সম্পর্কে পরামর্শ আছে?
বাক্স প্লটে প্রতি নমুনার আকার প্রায় 100। মানগুলি একটি নতুন কম্পিউটেশনাল অ্যালগরিদম (যেমন পুরানো রান-টাইম / নতুন রান সময়) দ্বারা অর্জন করা গতি-আপগুলি। এমন কিছু অনুষ্ঠান রয়েছে যেখানে এটি উল্লেখযোগ্য সময় সাশ্রয় করে না তাই বিতরণগুলি বাম দিকে ট্রেল করে।
—
টপেপো
ধন্যবাদ। হুইস্কার ছাড়িয়ে পয়েন্টের সংখ্যা তখন কম মনে হয়।
—
নিক কক্স
আপনি কী আরও ভাল দেখতে চান তা এই বিতরণগুলির কি? বর্তমানের প্লটটি আমার কাছে ভাল দেখাচ্ছে: সি খুব কম করে তোলে, যদি থাকে তবে পার্থক্য; উচ্চতর বি আরও কঠোর করে এবং কম বিতরণ করে; & উচ্চতর এ ডাব্লু / উচ্চতর মানগুলিতে যায়।
—
গুং - মনিকা পুনরায়
exp()রূপান্তর তার বিপরীত, কিন্তু যে সম্ভবত পর্যন্ত এখানে খুব শক্তিশালী। স্কোয়ারিং একটি হালকা বিকল্প। আপনার কাছে কী নমুনা আকার (গুলি) আছে তা আপনি বলবেন না। এটি স্পষ্ট নয় যে মূল সমস্যাটি হ'ল বি 1-তে বাম পুচ্ছের কয়েকটি মাঝারি পর্যায়ের লোকের চেয়ে, বাম স্কুচিনেস really এখানে আলোকপাত করার মতো কোন বিজ্ঞান নেই?