什么是；“抖动”；R中的函数是什么？

根据，对抖动功能的解释是“向数字向量添加少量噪声”

这是什么意思

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是否有一个随机数与向量中的每个数字关联并添加到其中？

抖动实际上意味着只向数值向量添加随机噪声，默认情况下，这是在抖动函数中通过从均匀分布中提取样本来完成的。如果未提供amount参数，则根据数据选择抖动中的值范围

我认为术语“抖动”包括均匀分布以外的其他分布，它通常用于更好地可视化重叠值，例如整数协变量。这有助于掌握观测密度高的地方。如果某些值出现抖动，最好在图形图例中提及，即使这种抖动很明显。下面是一个使用抖动函数以及正态分布抖动的可视化示例，其中我任意输入值sd=0.1：

n <- 500
set.seed(1)
dat <- data.frame(integer = rep(1:3, each=n), continuous = c(rnorm(n, mean=1), rnorm(n, mean=2), rnorm(n, mean=3))^2)

par(mfrow=c(3,1))
plot(dat, main="No jitter for x-axis", xlab="Integer", ylab="Continuous")
plot(jitter(dat[,1]), dat[,2], main="Jittered x-axis (uniform distr.)", xlab="Integer", ylab="Continuous")
plot(dat[,1]+rnorm(3*n, sd=0.1), dat[,2], main="Jittered x-axis (normal distr.)", xlab="Integer", ylab="Continuous")

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n关于抖动效应及其必要性的一个很好的解释可以在R

它利用弗朗西斯·高尔顿爵士关于父母和孩子身高关系的数据，在没有抖动的情况下，然后在抖动的情况下，将其绘制在图表上

这是一个没有抖动的（绘图（child~parent，galton））：


这是一个抖动（请忽略回归线）（绘图（抖动（孩子，4）~父母，高尔顿））：


本课程说，如果没有抖动，许多人的高度都相同，因此点彼此重叠，这就是为什么第一个情节中的一些圆看起来比其他圆暗的原因。但是，通过在儿童身高上使用R的函数“jitter”，我们可以分散数据以模拟测量误差，并使高频高度更加可见。
如果您只需在R提示符下键入
jitter
，您将能够看到该函数并了解其工作原理。谢谢，由于抖动值现在不准确，因此抖动会扭曲结果，这不是一种坏做法吗？我只是想知道为什么会想要抖动结果，因为它们现在不再正确了。我不会在统计建模中使用任何抖动，因为根据定义，它只是随机的、不想要的噪声。是的，“结果”是不准确的，但正如我提到的，在一些可视化任务中，它实际上有助于解释结果，并且是合理的；您可以将整数变量想象为一个有序因子，例如控制（=1）-轻度疾病（=2）-重度疾病（=3）。假设您想要绘制与连续变量相关的散点图，这里抖动有助于显示y轴上的变化。它可以用来支持密度图和箱线图。