表示したい一連の左スキュー/ヘビーテール分布があります。（AS標識三つの要因を横切る42点の分布がありA、BそしてC以下が）。また、変動は因子全体で縮小していBます。
私が抱えている問題は、結果のスケール（比率または倍率変化）全体で分布を区別するのが難しいことです。
データをログに記録すると、左の歪度が過度に強調され、より多くのサンプルが裾に移動します（異常値ポイントのマッシュが作成されます）。
これらのデータを視覚化するための他の手法についての提案はありますか？
ボックスプロットあたりのサンプルサイズは約100です。値は、新しい計算アルゴリズム（つまり、古いランタイム/新しいランタイム）によって達成された高速化です。時間の大幅な節約が得られない場合があるため、分布は左側に遅れる傾向があります。
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topepo 2014年
ありがとう。ひげを越えたポイントの数はそのときかなり少ないようです。
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Nick Cox
これらのディストリビューションについて、あなたがもっと見たいと思うことは何ですか？現在のプロットは私には良さそうです。Cはほとんど違いを生じません。Bが高いほど、分布が狭くなります。＆高いAは高い値になります。
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gung-モニカの復活
exp()変換はその逆であるが、それはここでは、おそらくあまりにも強いです。二乗はより穏やかな代替手段です。あなたはあなたが持っているサンプルサイズを言っていません。主な問題がB1の左尾のいくつかの中程度の外れ値ではなく、実際には左歪度であることは明らかではありません。これに光を当てる科学はここにありませんか？