探索二元箱线图与数据正态性检验：实例与R语言应用

现代统计图形在R语言中扮演着重要角色，尤其是在数据分析和可视化方面。章节5.36讨论了平行坐标图，这是一种多变量数据的展示方式，由Inselberg（2007）提出，并在ggplot2包（Wickham, 2009）、MASS包（Venables and Ripley, 2002）以及iplots包（Urbanek and Wichtrey, 2010）中得到了应用。平行坐标图通过并排显示每个变量的值，清晰展示了不同观测点在各维度上的分布。 5.37 调和曲线图，由Andrews（1972）提出，用于展示数据的周期性和结构，常用于展示多变量数据的复杂关系。R语言中可能提供了相应的函数来创建此类图形。 章节的核心部分聚焦于5.38 二元箱线图，这是一种特别适用于二分类或多分类数据的可视化工具，bagplot()函数来自于aplpack包（Wolf and Bielefeld, 2010）。二元箱线图有助于识别类别间的分布差异和潜在的异常值，对于探索和比较不同类别的数据分布非常实用。 接下来的习题要求读者利用R语言绘制geyser$waiting数据的PP图，这是一种与QQ图类似的检验数据分布是否符合理论分布的方法，例如正态分布。通过实际概率值和理论概率值的散点图，可以评估数据的正态性。 此外，作者强调了R语言的开源性质和其在统计分析中的自由分享精神，这与Creative Commons（CC）许可证的理念相契合。CC许可证赋予了读者复制、分发和修改作品的权利，但需遵循署名、非商业性使用和相同方式共享的条件。作者选择这种许可证，旨在促进知识的免费传播和社区反馈，同时也表达了对R语言和开源精神的回馈。 特别声明指出，尽管CC许可证不限制传播方式，但作者希望避免未经充分校验的版本在网络论坛上广泛传播，因为作品尚在发展中，可能存在未完善或错误的地方。如果要分享，应提供原始链接以确保获取最新和最准确的内容。 这个资源深入探讨了R语言中各种统计图形的使用，特别是二元箱线图，以及如何利用它们进行数据探索和分布验证。同时，它还强调了开放源码软件如R语言在全球范围内知识传播中的作用。