В scatter plot переменная X принимает только целые значения (например оценки 1–5), поэтому точки ложатся в вертикальные столбцы и перекрываются. Что поможет уменьшить overplotting и показать частоты?
AДобавить
jitter (случайное смещение точек для устранения наложения) по X (небольшое случайное смещение) или использовать beeswarm (расстановка точек без перекрытия)-подобное расположениеBЗаменить
scatter plot на bar chart с подсчётом точек в каждой категории — это покажет частоты, хотя потеряет распределение внутри групп.CУменьшить размер точек до минимума и добавить
trend line — мелкие точки меньше перекрываются, а линия тренда покажет общую закономерность.DСжать диапазон оси X и увеличить масштаб графика — при большем разрешении точки визуально расходятся и наложение становится менее заметным.
Правильный ответ.
jitter (случайное смещение точек для устранения наложения) помогает разнести совпадающие значения и увидеть плотность при дискретных осях.Разбор
Когда значения повторяются, точки накладываются и скрывают количество наблюдений. jitter (случайное смещение точек для устранения наложения) добавляет малое смещение и делает видимыми слои точек, не меняя общий смысл графика.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какой график лучше всего подходит, чтобы показать связь между двумя числовыми переменными на уровне наблюдений (например
price и quantity)?Ещё вопросы по теме «Зависимости и scatter-графики»
- Какой график лучше всего подходит, чтобы показать связь между двумя числовыми переменными на уровне наблюдений (например `price` и `quantity`)?
- На `scatter plot` посчитана `correlation` r = -0.8 между X и Y. Что это означает?
- Вы увидели на `scatter plot` высокую `correlation` между числом уведомлений и churn. Какой вывод корректнее всего?
- В `scatter plot` с сотнями тысяч точек всё сливается в сплошное пятно (`overplotting`). Что сделать первым, чтобы увидеть структуру плотности?
- Когда добавление `trend line` на `scatter plot` обычно наиболее уместно?
- Все вопросы по «Зависимости и scatter-графики» →