Uni-variate data 一元变量的数据分析方法
点图dot plot与抖动图jitter plot
当点都重叠在一起的时候,为了更直观分析数据分布情况,可以把点适当抖动到一定位置(适量的偏移)。
下面这个例子,由于x的值是我们要观测的,所以在y上进行抖动。不可以在x上抖动,因为x是观测对象。
一个tip:空心圆圈,是最容易识别的图形。填充的图形造成难以识别内部结构,而线(框或叉)在数据量大的时候往往难以识别。
数据文件 presidents.txt
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presidents <- read.fwf("presidents.txt", widths = c(9, 15, 3), col.names = c("id","name","months"))
with(
data=presidents,
{
plot(months, rep(2.5, length(months)),
main = "dot plot and jitter plot",
xlab = "months", ylab = "",
pch = 15, col = "blue",
xlim = c(0, 150), ylim=c(0, 3))
points(months, jitter(rep(1.5, length(months)), 20), col = "black")
})
柱状图 Histogram
柱状图用于分析单元数据的分布。
假设垂直的柱状图:每根柱子有一个宽度,待分析的数据落在柱子的宽度区间内,则进行相应的计数。y是数据落在每个宽度区间内的元素个数,决定了柱子的高度。y值可以是绝对的count,也可以是相对的百分比 binCount/N。binCount是每个柱子绝对的count,N是总的样本数量。
实验数据:serverdata.txt
决定柱状图形状有两个参数:
1. 每根柱子的宽度 bin width (分箱宽度)
bin width太宽,会丢失很多细节信息。太窄,会导致很多箱子都没有数据,从而数据分布的形状不够显而易见。
选择好的bin width很重要。对于正态分布,可以尝试使用Scott rule:
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serverdata <- read.table("serverdata.txt", col.names="CPU")
with(
data=serverdata,
{
w=trunc((3.5*sd(CPU)) / (length(CPU)^(1/3)))
par(mfrow=c(2,1))
hist(CPU,breaks=w,freq=T, main = "frequency histogram")
hist(CPU,breaks=w,freq=F, main = "Non frequency histogram")
}
)
bin witdth可以不一样宽:
注意 breaks是一个递增向量,箱宽由当前减去前一个所得。
2. 第一个箱子开始的值(即第一个柱子左边线在x轴上开始的位置)bin alignment
核密度估计 Kernal Density Estimate(KDE)
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