Визуализация электоральных данных рф
Мы ранее видели, что гистограмма явки на выборы в Великобритании была приближенно нормально распределенной (хотя и с легкими хвостами). Теперь, когда мы загрузили и преобразовали данные о выборах в России, посмотрим, насколько они сопоставимы:
def ex_1_30():
'''Показать гистограмму
электоральных данных по России'''
load_ru_victors()['Явка'].hist(bins=20)
plt.xlabel('Явка в России')
plt.ylabel('Частота')
plt.show()
Приведенный выше пример сгенерирует следующую гистограмму:
Эта гистограмма совсем не похожа на классические колоколообразные кривые, которые мы видели до сих пор. Имеется явно выраженная положительная асимметрия, и явка избирателей в действительности увеличивается с 80% в сторону 100% — совсем не то, что мы ожидали бы от нормально распределенных данных.
Учитывая ожидания, заданные данными из Британии и Центральной предельной теоремой (ЦПТ), такой результат любопытен. Для начала покажем данные на квантильном графике:
def ex_1_31():
'''Показать квантильный график
победителя на выборах в РФ'''
qqplot( load_ru_victors()['Доля победителя'].dropna() )
plt.show()
Этот пример вернет следующий график:
На квантильном графике показана линия, которая не является ни прямой, ни одной из S-образных кривых. По существу, квантильный график говорит о наличии легкого хвоста в верхнем конце распределения и тяжелого хвоста в нижнем. Это почти противоположно тому, что мы видим на гистограмме, которая четко указывает на крайне тяжелый правый хвост.
На самом деле, этот квантильный график дезориентирует, и происходит этот именно потому, что хвост очень тяжелый: плотность точек между 0.5 и 1.0 на гистограмме говорит о том, что пик должен составлять порядка 0.7 с последующим правым хвостом за пределами 1.0. Наличие значения, превышающего 100% явно выходит за рамки логики, но квантильный график не объясняет это (он не учитывает, что речь идет о процентах), так что внезапное отсутствие данных за пределами 1.0 интерпретируется как подрезанный правый хвост.
С учетом центральной предельной теоремы и того, что мы наблюдали в данных выборов в Великобритании, тенденция к 100% явке избирателей на выборы выглядит очень любопытно. Давайте выполним параллельный сопоставительный анализ наборов данных по Великобритании и России.
Сравнительная визуализация
Предположим, мы хотели бы сравнить распределение электоральных данных между Великобританией и Россией. Мы уже видели в этой главе, как использовать ИФР и коробчатые диаграммы, поэтому теперь займемся исследованием альтернативного варианта, который аналогичен гистограмме.
Мы могли бы попытаться изобразить оба набора данных на гистограмме, но это будет безуспешной затеей, поскольку результаты не поддаются интерпретации по двум следующим причинам:
Размеры избирательных округов, и, следовательно, средних значений распределений сильно отличаются
Абсолютные количества избирательных округов настолько отличаются, что столбцы гистограмм будут иметь разную высоту
Вместо гистограммы альтернативным вариантом, позволяющим решить обе эти задачи, является функция массы вероятности.