Я анализирую набор данных со многими параметрами (скажем, 50-200), и мне интересно посмотреть на связи между переменными (например, с точки зрения диаграмм рассеяния с 2 переменными или гистограмм 2d). Однако для этого количества параметров кажется невозможным нарисовать массив графиков 200х200 (если я не распечатал его и не повесил на стену).

С другой стороны, выполнение только корреляционной матрицы не дает всей информации о 2-переменных отношениях.

Есть ли способ (библиотека или рабочий процесс), чтобы исследовать отношения двух переменных для многих переменных?

Мне особенно интересно показывать результаты другим (возможно, после некоторой предварительной обработки данных). Например, что-то интерактивное в JavaScript, где я могу видеть матрицу точечного графика для выбранных полей из корреляционной матрицы.

Под матрицей точечного графика я имею в виду нечто подобное:

(взято из блога pandasplotting ; доступно в Python / Pandas , R , D3.js и т. д.).

Исследовать отношения между переменными довольно расплывчато, но я думаю, что есть две более общие цели изучения диаграмм рассеяния;

• Определите скрытые группы (переменных или случаев).
• Выявить выбросы (в одномерном, двумерном или многомерном пространстве).

Оба сводят данные в более управляемые сводки, но имеют разные цели. Выявление скрытых групп обычно уменьшает размеры данных (например, через PCA), а затем исследует, объединяются ли переменные или случаи в этом уменьшенном пространстве. См., Например, Friendly (2002) или Cook et al. (1995).

Выявление выбросов может означать либо подгонку модели и построение графика отклонений от модели (например, построение остатков от регрессионной модели), либо сокращение данных до основных компонентов и выделение только тех точек, которые отклоняются от модели или основной части данных. Например, на коробчатых диаграммах в одном или двух измерениях обычно показаны только отдельные точки, находящиеся вне петель (Wickham & Stryjewski, 2013). Хорошее свойство построения графиков остатков заключается в том, что они должны сглаживать графики (Tukey, 1977), поэтому любые доказательства связей в оставшемся облаке точек являются «интересными». Этот вопрос по CV содержит несколько отличных предложений по выявлению многомерных выбросов.

Распространенный способ исследования таких больших SPLOMS - это построение не всех отдельных точек, а некоторого типа упрощенной сводки, а затем, возможно, точек, которые в значительной степени отклоняются от этой сводки, например, эллипсы доверия, резюмирующие сводки (Wilkinson & Wills, 2008), двумерные коробочные участки, контурные участки. Ниже приведен пример построения эллипсов, которые определяют ковариацию и наложение более гладкого лесса для описания линейной ассоциации.

_{(источник: statmethods.net )}

В любом случае, для реального успешного интерактивного графика с таким количеством переменных, вероятно, потребуется интеллектуальная сортировка (Wilkinson, 2005) и простой способ фильтрации переменных (в дополнение к возможностям чистки / связывания). Также любой реалистичный набор данных должен иметь возможность преобразовывать оси (например, наносить данные на логарифмическую шкалу, преобразовывать данные, укореняться и т. Д.). Удачи, и не придерживайтесь только одного заговора!

Цитирование

• Кук, Диана, Андреас Буя, Хавьер Кабрера и Кэтрин Херли. 1995. Гранд тур и проекционное преследование. Журнал вычислительной и графической статистики 4 (3): 155-172.
• Дружелюбный Майкл. 2002. Коррграммы: поисковые показы для корреляционных матриц. Американский статистик 56 (4): 316-324. Препринт PDF .
• Тьюки, Джон. 1977. Исследовательский анализ данных. Addison-Wesley. Чтение, Массачусетс
• Уикхем, Хэдли и Лиза Стриевски. 2013. 40 лет коробочных сюжетов .
• Уилкинсон, Лиланд и Грэм Уиллс. 2008. Scagnostic Distribution. Журнал вычислительной и графической статистики 17 (2): 473-491.
• Уилкинсон, Лиланд. 2005. Грамматика графики . Springer. Нью-Йорк, Нью-Йорк.

Вы можете рассмотреть возможность использования блестящего интерфейса из пакета pairD3 R, который предоставляет способ взаимодействия с матрицами точечной диаграммы.

Пример с набором данных радужной оболочки:

install.packages("pairsD3")
require("pairsD3")
shinypairs(iris)

Источник: https://github.com/garthtarr/pairsD3