Tengo una serie de distribuciones de cola izquierda / sesgada que me gustaría mostrar. Hay 42 distribuciones a través de tres factores (etiquetados como A, By Cmás adelante). Además, la variación se está reduciendo a través del factor B.
El problema que tengo es que las distribuciones son difíciles de diferenciar en la escala del resultado (una relación o cambio de pliegue):
El registro de los datos parece enfatizar demasiado el sesgo izquierdo y mueve más muestras a las colas (creando una mezcla de puntos atípicos):
¿Alguien tiene sugerencias sobre otras técnicas para visualizar estos datos?
El tamaño de la muestra por diagrama de caja es de aproximadamente 100. Los valores son aceleraciones logradas por un nuevo algoritmo computacional (es decir, tiempo de ejecución anterior / nuevo tiempo de ejecución). Hay ocasiones en que no produce un ahorro de tiempo significativo, por lo que las distribuciones tienden a desviarse hacia la izquierda.
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topepo
Gracias. El número de puntos más allá de los bigotes parece ser bastante pequeño entonces.
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Nick Cox
¿Qué tienen estas distribuciones que quieres ver mejor? La trama actual me parece buena: C hace muy poca, si alguna, diferencia; B más alto hace distribuciones más estrechas y más bajas; & A más alto va con valores más altos.
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gung - Restablece a Monica
exp()transformación es inversa, pero eso es probablemente demasiado fuerte aquí. La cuadratura es una alternativa más suave. No dice qué tamaño (s) de muestra tiene. No es obvio que el problema principal es realmente la asimetría, en lugar de algunos valores atípicos moderados en la cola izquierda en B1. ¿No hay ciencia aquí para arrojar luz sobre esto?