Ось приклад із примітками:
Ось стаття The Bagplot: A Bivariate Boxplot
Пітера Дж. Руссо, Ida Ruts & John W. Tukey від The American Statistician
: http://venus.unive.it/romanaz/ada2/bagplot.pdf
З реферату цієї статті:
"Медіана глибини" є найглибшим місцем, і вона оточена "мішком", що містить n / 2 спостережень з найбільшою глибиною. Збільшуючи сумку в 3 рази, виходить «огорожа» (яка не нанесена). Спостереження між сумкою та огорожею позначені світло-сірою петлею, тоді як спостереження поза огорожею позначені як залишків. Bagplot візуалізує розташування, поширення, кореляцію, перекос і хвости даних.
Ось ілюстрація основних частин:
Додаткову дискусію можна знайти в наступному:
З довідкових документів aplpack
пакету (для R
користувачів):
Мішок - це узагальнене узагальнення добре відомої коробки. Це було запропоновано Руссьо, Рутсом і Тукі. У біваріантному корпусі ящик боксерту змінюється на опуклий корпус, мішок з пакетом. У сумці 50 відсотків усіх очок. Огорожа відокремлює точки у паркані від точок зовні. Він обчислюється за рахунок збільшення сумки. Петля визначається як опуклий багатокутник, що містить усі точки всередині огорожі. Якщо всі точки знаходяться на прямій, ви отримуєте класичний боксплот. bagplot () ділянки bagplots, дуже схожі на описані в Rousseeuw et al. Зауваження: двовимірна медіана наближена. Відомі труднощі з невеликими наборами даних (але я думаю, що не розумно робити (графічний) підсумок, наприклад, 10 балів.)
У випадку, якщо люди хочуть побудувати кілька пакетів (перекриття), зручно, якщо сюжети напівпрозорі. З цієї причини прапор прозорості додано до команди bagplot. Якщо прозорість == ІСТИНА, альфа-шар встановлюється на "99" (шістнадцятковий). Це призводить до того, що пакети відображаються напівпрозорими, але ТІЛЬКИ, якщо пристрій виведення PDF та відкритий за допомогою: pdf (file = "filename.pdf", версія = "1.4"). З цієї причини за замовчуванням є прозорість == FALSE. Ця особливість, а також аргументи для визначення різних кольорів були запропоновані Wouter Meuleman.
І приклад:
library(aplpack)
attach(mtcars)
bagplot(wt, mpg, xlab="Car Weight",
ylab="Miles Per Gallon",
main="Bagplot Example",
transparency = TRUE,
show.whiskers = FALSE,
# note that data a 'fence' separates inliers from outliers,
# and a 'loop' indicates the points outside the bag but
# inside the fence. In the 'bag' are 50 percent of all
# points
show.loophull = TRUE, # draw 'loop'?
show.baghull = TRUE) # draw 'bag'?
пов'язані питання: