Trazar distribuciones de variables a través del tiempo

Question

Tengo dos conjuntos de datos en forma de $q \times k$ matrices (variables$x$$y$). Ambas variables diferentes (vamos a suponer que difieren por una constante). Las columnas de las matrices son los puntos posteriores en el tiempo, las filas son las observaciones de muestras (cuantiles). El problema es visualizar esas dos variables para mostrar las diferencias entre ellos y sus variaciones a través del tiempo. Los datos en bruto que está disponible. La parcela debe ser legible para los laicos.

A continuación me pegue el sintético de datos que puede servir como ilustración.

set.seed(123)
mu <- 0
n <- 1000
k <- 10
q <- 10
x <- matrix(NA, q, k)
y <- matrix(NA, q, k)

for (i in 1:k) {
  x[, i] <- quantile(rnorm(n, mu[i], 1), c(seq(0, 1, by=.1)-.05)[-1])
  y[, i] <- quantile(rnorm(n, mu[i]+1.5, 1), c(seq(0, 1, by=.1)-.05)[-1])
  mu[i+1] <- mu[i] + runif(1, -1, 1)
}

¿Tiene usted alguna idea de cómo podría ser visualizado?

Answer 1

Tomemos $x$ primera. El uso de los cuantiles para construir una distribución lineal $x_j(\cdot)$ en cada paso de tiempo $j$. Escoge un 1D cuadrícula de valores de $a + bi$. Ahora trazar la imagen en escala de grises $x_j(a+bi)$ donde $i$ es la coordenada de y $j$ es la coordenada de la columna, y el $x$-valores son normalizados de 0 a 255.

Ahora haga lo mismo para $y$, y poner las parcelas una encima de la otra. Si prefieres combinar, luego de la parcela $x$ en el canal rojo y $y$ en el azul. Si usted hace esto, sin embargo, leer un poco sobre la percepción del color de la primera. Arco iris de Color de Mapa (Todavía) Considera Perjudicial es un buen resumen de los problemas que se pueden encontrar.

e: en Realidad, si no las dos parcelas de forma independiente, parcela en la verdura en lugar de grises. Es mucho más fácil de recoger una luz verde que es un gris muy claro.

Answer 2

Algo parecido a estas bandas de cuartil funcionen. Usted puede Agregar cuantiles más si se necesita más detalle, pero a veces menos es más. Los cuartiles será suficiente para tener una idea de la dispersión y la asimetría.

La desventaja es que las bandas no recubierto, para perder la comparación directa. He añadido una banda de referencia alrededor de 0 para ayudar a comparar los dos marcos.