Найкращий спосіб поставити дві гістограми в одному масштабі?

Скажімо, у мене є два розподіли, які я хочу детально порівняти, тобто таким чином, щоб форма, масштаб і зсув були легко видимими. Один з хороших способів зробити це - побудувати гістограму для кожного розподілу, помістити їх у ту саму шкалу X і скласти одну під іншу.

Як це робити, як слід здійснювати бінінг? Чи повинні обидві гістограми використовувати однакові межі біна, навіть якщо один розподіл набагато більше диспергований, ніж інший, як на зображенні 1 нижче? Чи слід бінінг проводити незалежно для кожної гістограми перед збільшенням, як на зображенні 2 нижче? Чи є навіть хороше правило щодо цього?

Я думаю, що вам потрібно використовувати ті ж бункери. Інакше розум грає на вас хитрощі. Нормальний (0,2) виглядає більш розсіяним відносно нормального (0,1) на зображенні №2, ніж на зображенні №1. Нічого спільного зі статистикою. Схоже, нормальний (0,1) пішов на "дієту".

-Ральф Зимовий

Кінцеві точки середньої точки та гістограми також можуть змінити сприйняття дисперсії. Зауважте, що в цьому аплеті максимальний вибір бін має на увазі діапазон> 1,5 - ~ 5, тоді як мінімальний вибір бін означає діапазон <1 -> 5,5

http://www.stat.sc.edu/~west/javahtml/Histogram.html

Іншим підходом було б побудувати графіки різних розподілів на одному і тому ж ділянці та використовувати щось на зразок alphaпараметра ggplot2для вирішення проблем перенапруження. Корисність цього методу буде залежати від відмінностей або подібностей у вашому розповсюдженні, оскільки вони будуть побудовані з однаковими бункерами. Іншою альтернативою було б відображення згладжених кривих щільності для кожного розподілу. Ось приклад цих параметрів та інших варіантів, обговорених у потоці:

library(ggplot2)

df <- melt(
    data.frame( 
        x = rnorm(1000)
        , y = rnorm(1000, 0, 2)
    )
)


ggplot(data = df) + 
#   geom_bar(aes(x = value, fill = variable), alpha = 1/2)
#   geom_bar(aes(x = value)) + facet_grid(variable ~ .)
#   geom_density(aes(x = value, colour = variable))
#   stat_qq(aes(sample = value, colour = variable))

Тож мова йде про те, щоб підтримувати однаковий розмір контейнера або підтримувати однакову кількість бункерів? Я бачу аргументи для обох сторін. Обхідним питанням було б спочатку стандартизувати значення. Тоді ви могли підтримувати і те й інше.