Сочетание медпары в боксплоте ggplot
Блокпост ggplot отображает любую точку вне диапазона [Q1 - 1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR] как выброс. Как обсуждалось в блоге R, это не всегда хорошая идея, поскольку о асимметричных распределениях можно сообщать о ложных выбросах. В этом случае часто предлагается adjbox из пакета robustbase R. Однако качество сюжета не так хорошо, как у ggplot2.
Мой вопрос: кто-нибудь знает, как объединить экспоненциальную модель, используемую в adjbox, для использования ggplot при обнаружении выбросов?
1 ответ
Вам, вероятно, придется самим предоставлять значения. Ссылка на пример, используемый в adjbox()
файл справки:
library(robustbase)
if(require("boot")) {
### Hubert and Vandervieren (2006), p. 10, Fig. 4.
data(coal, package = "boot")
coaldiff <- diff(coal$date)
op <- par(mfrow = c(1,2))
boxplot(coaldiff, main = "Original Boxplot")
adjbox(coaldiff, main = "Adjusted Boxplot")
par(op)
}
Это создает следующие боксы:
Тогда вы можете получить значения, которые adjbox()
используемая функция:
coald <- data.frame(coaldiff = diff(coal$date)) #$
adjboxStats(coald$coaldiff)$stats
# [1] 0.0000000 0.1013005 0.3107461 0.7529090 3.7180014
Это значения, используемые для рисования скорректированного коробочного графика. Вы можете использовать предоставить эту информацию ggplot()
а затем рассчитать свои собственные коробочные участки. Возможно, есть более эффективные способы сделать это, но первое, что я подумал сделать, это создать новый набор данных, включающий скорректированные значения boxplot:
library(ggplot2)
library(plyr)
d <- ddply(coald, .(coaldiff), transform,
ymin = adjboxStats(coald$coaldiff)$stats[1],
ymax = adjboxStats(coald$coaldiff)$stats[5],
middle = adjboxStats(coald$coaldiff)$stats[3],
lower = adjboxStats(coald$coaldiff)$stats[2],
upper = adjboxStats(coald$coaldiff)$stats[4])
# Boxplot with unadjusted values:
p <- ggplot(d, aes(factor(1), coaldiff))
p + geom_boxplot()
# Boxplot with adjusted values (note that you have to add the outliers back in):
p + geom_boxplot(aes(ymin=ymin, ymax=ymax, middle=middle, upper=upper, lower=lower),
stat="identity") +
geom_point(data=subset(d, coaldiff < ymin | coaldiff > ymax))
Это даст вам ggplot2
Варианты вышеуказанных сюжетов:
Также обратите внимание, что Хэдли Уикхем советует против этого "без особого размышления" в ответ на аналогичный вопрос.