Saya memiliki serangkaian distribusi miring kiri / berat yang ingin saya perlihatkan. Ada 42 distribusi di tiga faktor (diberi label A, Bdan di Cbawah). Juga, variasi menyusut antar faktor B.
Masalah yang saya miliki adalah bahwa distribusinya sulit dibedakan berdasarkan skala hasil (rasio atau lipat-perubahan):
Loging data tampaknya terlalu menekankan kemiringan kiri dan memindahkan lebih banyak sampel ke ekor (menciptakan tumbuk poin outlier):
Adakah yang punya saran tentang teknik lain untuk memvisualisasikan data ini?
Ukuran sampel per plot kotak adalah sekitar 100. Nilainya adalah percepatan yang dicapai oleh algoritma komputasi baru (yaitu run-time lama / run time baru). Ada saat-saat ketika itu tidak menghasilkan penghematan waktu yang signifikan sehingga distribusi cenderung untuk pergi ke kiri.
—
topepo
Terima kasih. Jumlah poin di luar kumis tampaknya agak kecil.
—
Nick Cox
Ada apa dengan distribusi ini yang ingin Anda lihat lebih baik? Plot yang sekarang terlihat bagus untuk saya: C membuat sangat sedikit, jika ada, perbedaan; B lebih tinggi membuat distribusi lebih ketat & lebih rendah; & lebih tinggi A berjalan dengan nilai yang lebih tinggi.
—
gung - Reinstate Monica
exp()transformasi kebalikannya, tapi itu mungkin terlalu kuat di sini. Mengkuadratkan adalah alternatif yang lebih ringan. Anda tidak mengatakan ukuran sampel apa yang Anda miliki. Tidak jelas bahwa masalah utama benar-benar miring, daripada beberapa outlier moderat di ekor kiri di B1. Apakah tidak ada ilmu pengetahuan di sini untuk menjelaskan hal ini?