Oczywiście, czemu nie?
Oto przykład (jeden z kilkudziesięciu, które znalazłem przy prostym wyszukiwaniu w Google):
(Źródło obrazu to blog mierzący użyteczność tutaj .)
Widziałem średnie, średnie plus lub minus odchylenie standardowe, różne kwantyle (takie jak mediana, kwartyle, 10 i 90 percentyle) wyświetlane na różne sposoby.
Zamiast rysować linię w poprzek wykresu, możesz zaznaczyć informacje wzdłuż dolnej części wykresu:
Jest tu przykład (jeden z wielu do znalezienia) z wykreśleniem pola u góry zamiast u dołu, tutaj .
Czasami ludzie zaznaczają w danych:
(Lekko podskoczyłem lokalizacje danych, ponieważ wartości zostały zaokrąglone do liczb całkowitych i nie było dobrze widać gęstości względnej).
Jest to przykład tego rodzaju, wykonane w Stata, na tej stronie (patrz trzeci tutaj )
Histogramy są lepsze z odrobiną dodatkowych informacji - same w sobie mogą wprowadzać w błąd
Musisz tylko wyjaśnić, z czego składa się Twoja fabuła! (Na początek chciałbyś mieć lepszy tytuł i etykietę osi X niż ja tu użyłem. Plus wyjaśnienie w podpisie cyfrowym wyjaśniające, co na nim zaznaczyłeś).
-
Ostatnia fabuła:
-
Moje wykresy są generowane w R.
Edytować:
Jak przypuszczał @gung, abline(v=mean...użyto go do narysowania linii środkowej w poprzek wykresu i rugużyto do narysowania wartości danych (chociaż tak naprawdę użyłem, rug(jitter(...ponieważ dane zostały zaokrąglone do liczb całkowitych).
Oto sposób wykonania wykresu pudełkowego między histogramem a osią:
hist(Davis2[,2],n=30)
boxplot(Davis2[,2],
add=TRUE,horizontal=TRUE,at=-0.75,border="darkred",boxwex=1.5,outline=FALSE)
Nie zamierzam wymieniać, po co wszystko jest, ale możesz sprawdzić argumenty w pomocy ( ?boxplot), aby dowiedzieć się, do czego służą i grać z nimi sam.
Nie jest to jednak ogólne rozwiązanie - nie gwarantuję, że zawsze będzie działać tak dobrze, jak tutaj (pamiętaj, że już zmieniłem opcje ati boxwex*). Jeśli nie napiszesz inteligentnej funkcji, która zajmie się wszystkim, musisz zwrócić uwagę na to, co wszystko robi, aby upewnić się, że robi to, co chcesz.
Oto, jak stworzyć dane, których użyłem (próbowałem pokazać, w jaki sposób regresja Theila była w stanie poradzić sobie z kilkoma wpływowymi wartościami odstającymi). Tak się złożyło, że były to dane, którymi się bawiłem, kiedy po raz pierwszy odpowiedziałem na to pytanie.
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)
* - odpowiednia wartość dla atto około -0,5-krotność wartości boxwex; byłoby to dobre ustawienie domyślne, jeśli napiszesz funkcję, aby to zrobić; boxwexmusiałby zostać przeskalowany w sposób, który odnosi się do skali y (wysokość) wykresu pudełkowego; Sugerowałbym 0,04 do 0,05 razy górna granica y może często być w porządku.
Kod marginalnego wykresu paskowego:
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')