2つのヒストグラムを同じスケールで配置する最良の方法は？

詳細に比較したい2つの分布があるとしましょう。つまり、形状、スケール、シフトを簡単に見えるようにします。これを行う1つの良い方法は、各分布のヒストグラムをプロットし、それらを同じXスケールに配置し、一方を他方の下に積み重ねることです。

これを行うとき、ビニングはどのように行われるべきですか？下の画像1のように、1つの分布が他の分布よりもはるかに分散している場合でも、両方のヒストグラムで同じビン境界を使用する必要がありますか？下の画像2のように、ズームする前にヒストグラムごとにビニングを個別に行う必要がありますか？これについての経験則もありますか？

同じビンを使用する必要があると思います。それ以外の場合、心はあなたにトリックをかけます。Normal（0,2）は、Image＃1の場合よりもImage＃2のNormal（0,1）に比べて分散して見えます。統計とは関係ありません。Normal（0,1）が「ダイエット」を行ったように見えます。

-ラルフ・ウィンターズ

中間点とヒストグラムの終点も、分散の認識を変える可能性があります。このアプレットでは、最大ビンの選択は> 1.5-〜5の範囲を意味し、最小ビンの選択は<1-> 5.5の範囲を意味します。

http://www.stat.sc.edu/~west/javahtml/Histogram.html

別のアプローチは、同じプロット上に異なる分布をプロットし、alphaパラメータのようなものを使用しggplot2てオーバープロットの問題に対処することです。この方法の有用性は、同じビンでプロットされるため、分布の違いまたは類似性に依存します。別の選択肢は、各分布の平滑化された密度曲線を表示することです。これらのオプションとスレッドで説明した他のオプションの例を次に示します。

library(ggplot2)

df <- melt(
    data.frame( 
        x = rnorm(1000)
        , y = rnorm(1000, 0, 2)
    )
)


ggplot(data = df) + 
#   geom_bar(aes(x = value, fill = variable), alpha = 1/2)
#   geom_bar(aes(x = value)) + facet_grid(variable ~ .)
#   geom_density(aes(x = value, colour = variable))
#   stat_qq(aes(sample = value, colour = variable))

それで、それは同じビンサイズを維持するか、同じ数のビンを維持するかという問題ですか？双方の議論を見ることができます。回避策は、最初に値を標準化することです。その後、両方を維持できます。