आश्चर्य है कि यह बीन प्लॉट विश्लेषण चार्ट का क्या मतलब है

Question

कोई बीन प्लॉट चार्ट की व्याख्या और निर्माण कैसे करता है। यहाँ एक उदाहरण वॉकस एट अल से लिया गया है । 2010 । यह किस तरह का डेटा है?

_{(स्रोत: biomedcentral.com )}

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"एक बीनप्लॉट समूहों के बीच अविभाज्य डेटा की दृश्य तुलना के लिए बॉक्सप्लॉट का एक विकल्प है। बीनप्लॉट में, एक-आयामी बिखराव की साजिश में व्यक्तिगत टिप्पणियों को छोटी रेखाओं के रूप में दिखाया जाता है। इसके बाद, वितरण का अनुमानित घनत्व दिखाई देता है। और औसत दिखाया गया है। " यहां से निकाला गया अर्क ।

उन लोगों के लिए जो नहीं जानते हैं: यह वायलिन भूखंड (vioplot) के निकट रिश्तेदार है।

Answer 1

Boxplots वास्तव में सामान्य डेटा, या कम से कम unimodal डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए थे। बीनप्लॉट आपको वास्तविक घनत्व वक्र दिखाता है, जो अधिक जानकारीपूर्ण है।

आकार घनत्व है, और छोटी क्षैतिज रेखाएं प्रत्येक डेटा बिंदु का प्रतिनिधित्व करती हैं। यह एक में सबसे अच्छा एक बॉक्सप्लॉट, घनत्व साजिश, और गलीचा साजिश को जोड़ती है और बहुत पठनीय है।

दुर्भाग्य से, आपके द्वारा चुने गए उदाहरण ने लंबी लाइनों का एक गुच्छा जोड़ने का फैसला किया है जो मान्यता से परे ग्राफ को अव्यवस्थित करता है (मेरे लिए)। [स्निप]

संपादित करें: अब बीनप्लॉट के साथ थोड़ा अधिक काम करने के बाद, लम्बी मोटी रेखाएं अपने बीन के लिए औसत (या वैकल्पिक रूप से मध्य) हैं। लंबी पतली रेखाएं डेटा हैं, एक प्रकार की "स्टैकिंग" के साथ जहां व्यापक लाइनें अधिक डुप्लिकेट मान दर्शाती हैं। (आप उन्हें परेशान कर सकते हैं, जिसे मैं पसंद करता हूं, लेकिन कम से कम "सामान्य" श्रेणी में पहले से ही उन बिंदुओं का एक अच्छा घनत्व है जो घबराना बदतर बना सकते हैं।)

मुझे अभी भी लगता है कि आपके द्वारा चुना गया उदाहरण एक क्लॉटेड है, जिसे स्टैकिंग के बजाय घबराना का उपयोग करके शायद साफ़ किया जा सकता है।

कागज कि सेम भूखंडों बनाने के लिए आर पैकेज का वर्णन करता है एक अच्छा पढ़ा है।

Comments

+1 - अब बीन प्लॉट लेख पढ़ना। मैं हैडली विकम द्वारा 40 साल के बॉक्सप्लॉट्स में काम करने का सुझाव भी दूंगा । यह बीन भूखंडों के समान कम लक्ष्यों के साथ विभिन्न प्रकार के भूखंडों के विवरण के माध्यम से जाता है।

— एंडी डब्ल्यू

Answer 2

पूरे पेपर को पढ़े बिना, यह अनिवार्य रूप से बॉक्सप्लेट का एक संस्करण प्रतीत होता है। जैसे, आप इसका उपयोग कर सकते हैं जहाँ आपने एक बॉक्सप्लेट का उपयोग किया होगा, जैसे कि कई समूहों के अविभाजित वितरण की तुलना करना। यह प्रत्येक बिंदु के लिए एक रेखा प्रदर्शित करता है और कर्नेल घनत्व के अनुमान को पूरा करता है। इसे देखने से, मुझे लगता है कि यह कम मात्रा में डेटा के साथ अधिक जानकारीपूर्ण हो सकता है, लेकिन अधिक डेटा के साथ बहुत अधिक अव्यवस्थित हो सकता है। यह मुझे बहुत पृथ्वी-हिलती नहीं लगती, पहली बार में। यदि आप कुछ और जानना चाहते हैं, तो अपने प्रश्न का विस्तार करें।