加德納-奧爾特曼和卡倫-弗雷圖親愛的JMP，
能夠提供這些圖表對於統計推斷目的非常有用，並且比 R 提供更多的可見性，而 R 有專用的軟體包來製作它們。
我會將點圖上的箱形圖和半小提琴圖添加到 Gardener-Altman 圖（如圖所示）中，這樣獲得的資訊將是最佳的。
謝謝
朱塞佩
Box Blot and Half-Violin plotBox Blot and Half-Violin plot箱線圖和半小提琴圖
Gardner-Altman PlotGardner-Altman Plot加德納-奧特曼圖
Cullen-Frey PlotCullen-Frey Plot卡倫-弗雷圖
數據探索和視覺化回覆：Gardner-Altman 和 Cullen-Frey 圖 - 狀態更改為：開放投票回覆：加德納-奧爾特曼和卡倫-弗雷圖親愛的山姆，
我知道 JMP 提出的這些圖形，但它們的資訊量不如用我很少使用的 R 獲得的圖形那麼多。
觀察點的分佈對於了解是否存在多模態非常重要，並且在 Gardner-Altman 圖中觀察具有相對置信區間的平均值或中位數（如兩位作者的論文中所示）將是資訊非常豐富。
Cullen-Frey 圖（或 Pearson 圖），作者在書中寫道，他們不是該圖的發明者，能夠在 JMP 中實現它而不是必須使用 R 來實現它並沒有什麼壞處。
總的來說，在我看來，提供這些圖形並不是一個壞主意。
謝謝
朱塞佩
回覆：Gardner-Altman 和 Cullen-Frey 圖 - 狀態更改為：需要訊息您能否提供有關用例的更多資訊以及為什麼您希望提供這些類型的繪圖？從我對這些圖的快速搜尋看來：
- 卡倫-弗雷圖（也稱為皮爾遜圖）只是一種在圖上繪製資料集的估計偏度和峰度的方法，該圖顯示已知分佈的偏度和峰度的理論值（作為圖上的曲線）（常態指數族分佈）
- 加德納-奧特曼圖是一種在比較兩組時繪製效果量的簡單方法。您可以在「透過 X 擬合 Y」（單向）分析中獲得類似的資訊：
- 在 JMP 中，您已經可以建立組合點圖、箱線圖和小提琴圖
