बेशक, क्यों नहीं?
यहाँ एक उदाहरण है (एक साधारण Google खोज के साथ दर्जनों में से एक)
(छवि स्रोत मापने योग्य प्रयोज्य ब्लॉग है, यहाँ ।)
मैंने विभिन्न तरीकों से प्रदर्शित किए गए साधनों, साधनों के साथ-साथ एक मानक विचलन, विभिन्न मात्राएँ (जैसे माध्यिका, चतुर्थक, 10 वीं और 90 वीं प्रतिशतता) देखी हैं।
प्लॉट के ठीक सामने एक रेखा खींचने के बजाय, आप इसकी तह तक जानकारी अंकित कर सकते हैं - जैसे:
एक उदाहरण (कई में से एक पाया जा सकता है) नीचे के बजाय ऊपर की तरफ एक बॉक्सप्लॉट के साथ है ।
कभी-कभी लोग डेटा में चिह्नित करते हैं:
(मैंने डेटा स्थानों को थोड़ा परेशान किया है क्योंकि मान पूर्णांक में गोल हो गए थे और आप सापेक्ष घनत्व को अच्छी तरह से नहीं देख सकते थे।)
इस तरह का एक उदाहरण है, इस पृष्ठ पर स्टाटा में किया गया, (तीसरा यहां देखें )
हिस्टोग्राम्स थोड़ी अतिरिक्त जानकारी के साथ बेहतर हैं - वे अपने आप से भ्रामक हो सकते हैं
आपको केवल यह बताने की ज़रूरत है कि आपके प्लॉट में क्या है! (आप शुरुआत के लिए, मैं यहां इस्तेमाल किया गया एक बेहतर शीर्षक और एक्स-अक्ष लेबल चाहता हूं। इसके अलावा एक आंकड़ा कैप्शन में एक स्पष्टीकरण जो आपको इस पर चिह्नित किया गया था।)
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एक अंतिम साजिश:
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मेरे प्लॉट R में बने हैं।
संपादित करें:
जैसा कि @gung surmised abline(v=mean...था , का उपयोग प्लॉट में माध्य-रेखा rugखींचने के लिए किया गया था और डेटा मानों को आकर्षित करने के लिए उपयोग किया गया था (हालांकि मैं वास्तव में उपयोग किया rug(jitter(...गया था क्योंकि डेटा पूर्णांकों के लिए गोल था)।
यहाँ हिस्टोग्राम और अक्ष के बीच बॉक्सप्लेट करने का एक तरीका है:
hist(Davis2[,2],n=30)
boxplot(Davis2[,2],
add=TRUE,horizontal=TRUE,at=-0.75,border="darkred",boxwex=1.5,outline=FALSE)
मैं यह बताने के लिए नहीं जा रहा हूं कि सब कुछ क्या है, लेकिन आप मदद के लिए तर्कों की जांच कर सकते हैं ( ?boxplot) कि वे क्या कर रहे हैं, यह पता लगाने के लिए, और खुद उनके साथ खेलें।
हालाँकि, यह एक सामान्य समाधान नहीं है - मैं इसकी गारंटी नहीं देता कि यह हमेशा काम करेगा और साथ ही यह यहाँ भी होगा (ध्यान दें मैंने पहले ही विकल्प atऔर boxwexविकल्प बदल दिए हैं )। यदि आप हर चीज का ध्यान रखने के लिए एक बुद्धिमान कार्य नहीं लिखते हैं, तो यह ध्यान देना आवश्यक है कि जो कुछ आप चाहते हैं वह सब कुछ सुनिश्चित करने के लिए क्या करता है।
यहां बताया गया है कि मेरे द्वारा उपयोग किए गए डेटा को कैसे बनाया जाए (मैं यह दिखाने की कोशिश कर रहा था कि कैसे Theil regression वास्तव में कई प्रभावशाली आउटलेयर को संभालने में सक्षम था)। यह सिर्फ उस डेटा के साथ हुआ जो मैं तब खेल रहा था जब मैंने पहली बार इस प्रश्न का उत्तर दिया था।
library("car")
add <- data.frame(sex=c("F","F"),
weight=c(150,130),height=c(NA,NA),repwt=c(55,50),repht=c(NA,NA))
Davis2 <- rbind(Davis,add)
* - के लिए एक उचित मूल्य atलगभग -0.5 गुना के मूल्य का है boxwex; यदि आप इसे करने के लिए फ़ंक्शन लिखते हैं तो यह एक अच्छा डिफ़ॉल्ट होगा; boxwexएक तरह से स्केल करने की आवश्यकता होगी जो बॉक्सप्लॉट के वाई-स्केल (ऊंचाई) से संबंधित है; मैं सुझाव देता हूं कि 0.04 से 0.05 गुना ऊपरी y- सीमा अक्सर ठीक हो सकती है।
सीमांत धारीदार के लिए कोड:
hist(Davis2[,2],n=30)
stripchart(jitter(Davis2[,2],amount=.5),
method="jitter",jitter=.5,pch=16,cex=.05,add=TRUE,at=-.75,col='purple3')