У мене є серія дистрибуцій з лівим косим / важким хвостом, які я хотів би показати. Є 42 розподілу через три фактори (позначено як A, Bі Cнижче). Також варіація зменшується в залежності від фактору B.
Проблема в мені полягає в тому, що розподіли важко розрізнити за шкалою результату (коефіцієнт чи зміна складки):
Реєстрація даних, як видається, занадто підкреслює ліву косисть і переміщує більше зразків у хвости (створюючи розтирання сторонніх точок):
Хтось має пропозиції щодо інших методів візуалізації цих даних?
Розмір вибірки на графік коробки становить близько 100. Значення - це прискорення, досягнуті за допомогою нового обчислювального алгоритму (тобто старого часу виконання / нового часу виконання). Бувають випадки, коли це не дає значної економії часу, тому розподіли, як правило, відстають ліворуч.
—
топепо
Дякую. Тоді кількість очок, що перевищує вуса, здається, досить невеликою.
—
Нік Кокс
Що з цих дистрибутивів ви хочете побачити краще? Поточний сюжет мені добре виглядає: C робить дуже незначну, якщо така є, різницю; більш високий B робить більш жорсткі та менші розподіли; & вище A переходить з більш високими значеннями.
—
gung - Відновіть Моніку
exp()Перетворення його зворотне, але це, ймовірно , занадто сильно тут. Квадратура - це більш м’яка альтернатива. Ви не кажете, який розмір вибірки у вас є. Не очевидно, що головна проблема - це справді ліва косоокість, а не декілька помірних відхилень у лівому хвості в B1. Немає тут науки, яка б кидала на це світло?