R: Biểu đồ hộp theo tỷ lệ nhật ký so với chuyển đổi nhật ký * sau đó * tạo biểu đồ hộp: Không nhận được kết quả tương tự

Trong boxplot()hàm trong R, tồn tại log =đối số để chỉ định xem một trục có nên nằm trên thang đo log hay không.

Đối với tôi, nếu tôi chọn tùy chọn này (chỉ định log = "y"làm đối số), hình dạng của ô hộp sẽ trông giống như khi tôi chuyển đổi dữ liệu theo cách thủ công với nhật ký, sau đó vẽ biểu đồ dữ liệu được chuyển đổi nhật ký đó (tôi nhận ra các nhãn trên trục sẽ khác nhau, nhưng tôi đang đề cập đến hình dạng của cốt truyện). Tuy nhiên, đây không phải là trường hợp.

Đây là một ví dụ làm việc đơn giản:

set.seed(923489)
data <- rlnorm(300, meanlog = 0, sdlog = 1)
boxplot(data) # Highly skewed right raw data
boxplot(data, log="y") # Data on log scale; less right-skewed
boxplot(log10(data)) # Log base 10-transform data; shape not the same as when specify log="y"
boxplot(log(data)) # Natural log and base 10 give same shape plot (just different axis labels)

Tại sao cái này rất?

Rõ ràng, hộp có "vành đai" trung bình trông giống nhau. Sự khác biệt là râu ria. Trong cài đặt mặc định, ?boxplotcho chúng tôi biết rằng

Nếu 'phạm vi' là dương, thì râu sẽ mở rộng đến điểm dữ liệu cực đoan không quá 'phạm vi' lần so với phạm vi liên vùng từ hộp.

rangelà dương, cụ thể là 1,5 trong mặc định. Vì vậy, râu ria mở rộng gấp 1,5 lần hộp, nhưng ở quy mô nào? Nếu bạn gọi boxplot(data, log="y"), nó là 1,5 trên dữ liệu chưa được tính; do đó, râu dưới trở nên dài hơn. Nếu bạn gọi boxplot(log(data))râu là nhất thiết phải đối xứng.

Từ ?boxplot, bạn có thể đọc:

phạm vi

cái này xác định khoảng cách các râu ria kéo dài ra khỏi hộp. Nếu phạm vi là dương, thì râu sẽ mở rộng đến điểm dữ liệu cực đoan không vượt quá phạm vi nhân với phạm vi liên vùng từ hộp. Giá trị bằng 0 làm cho râu ria mở rộng đến cực trị dữ liệu.

Mặc định khi vẽ sơ đồ hình hộp, range=1.5có nghĩa là bộ râu sẽ mở rộng gấp 1,5 lần phạm vi giữa các phần trên phần tư thứ ba và bên dưới phần tư thứ nhất; tất cả các điểm khác sẽ được dán nhãn là ngoại lệ.

Sự khác biệt bạn đang thấy dựa trên thực tế là chuyển đổi nhật ký của dữ liệu không duy trì khoảng cách chuẩn hóa của một điểm từ phần tư thứ ba hoặc thứ nhất; như mong đợi với dữ liệu của bạn, sau khi chuyển đổi nhật ký, bạn có ít ngoại lệ hơn với giá trị rất cao và nhiều ngoại lệ hơn với giá trị thấp.