现代统计图形 - 科学网—博客

80 第五章 图库
y
y = 1 y = 2 y = 3
z = 0 z = 1 z = 1 z = 4
z = 1 z = 2 z = 2 z = 1
z = 5 z = 1 z = 1 z = 3
x = 1 x = 2 x = 3 x = 4
x
图 5.11: 网格数据的示意图:体会x、y与z的对应关系
楚观察到,随着温度的上升,失效的可能性越来越小(下面的多边形高度
越来越高),但失效的概率与温度并不是简单的线性关系,例如55到65之间
的温度上升会使得失效概率迅速下降,而当气温更高的时候,失效概率下
降的速度会减缓。为了更清楚地观察条件密度图的效果,我们也将原始数
据以点的形式添加到图中;不难发现,O型环失效的情况大多对应着相对较
低的温度。
这里需要提醒读者注意的是,密度值的计算和估计与数据样本量大小
有关系,小的样本量可能会导致密度估计的不精确,进而导致图形的误导
性,因此使用条件密度图的时候务必注意样本量的问题。
5.8 等高图/等高线
等高图(Contour Plot)和等高线(Contour Line)表面上看起来是二
维形式,但实际上展示的是三维数据。我们知道,三维图形往往比二维图
形看起来更具有吸引力,然而在平面上展示三维图形也有其缺陷,最主要
的就是视角问题,一幅三维图形可以有无数种视角,正视、侧视、俯视可
能都会看到不同的信息,而且各种角度下可能都有一部分数据被前面的数
据挡住而不能被看到,当然这些问题都可以通过更灵活的图形设备克服,
如rgl包(Adler and Murdoch, 2010),但是,在更多的情况下,我们的图形