Distribución acumulada empírica
Qué proporción queda por debajo de cada valor.
Definición
La distribución acumulada empírica dibuja, para cada valor, qué proporción de las observaciones queda por debajo, como una escalera que nunca baja. Se leen percentiles directamente: dónde está la mediana, qué valor deja fuera al 90 %. Se usa para tiempos de respuesta, tamaños de pedido o cualquier variable continua.
- Datos
- value · y
- Buena para
- Leer percentiles y comparar qué parte de los casos queda por debajo de un umbral.
- Evítala cuando
- Cuando tienes las observaciones sueltas: la pieza espera la probabilidad acumulada ya calculada.
- Se lee bien
- Entre 10 y 500 elementos; dibuja hasta 10.000
- Datos que faltan
- Se niega a dibujar y dice qué valor falta.
- Accesibilidad
- Lector de pantalla: resumen en texto · respeta «reducir movimiento»
Forma de los datos
Qué columnas pide
| Columna | Tipo | Para qué |
|---|---|---|
value · opcional | number | Eje X finito: columns.value exacto; sin binding, nombre único Value, Observed Value o x. Sin inferencia posicional. |
y · opcional | number | Probabilidad preparada en [0,1]: columns.y exacto; sin binding, nombre único Cumulative Probability, CDF, Probability o y. Debe ser no decreciente tras ordenar por X y nivel; no se renormaliza. |
Tamaños
Recompuesta, no encogida
El motor vuelve a componer la pieza a cada ancho: los rótulos conservan su cuerpo y la figura gana alto si lo necesita.
Cuándo usarla
Tres preguntas antes de elegirla
¿Ya tienes la probabilidad acumulada calculada?
Si tienes las observaciones sueltas, un histograma las agrupa sin cálculo previo.
Sí: quédate con distribución acumulada empírica
No: usa Histograma
¿Quieres leer percentiles?
Si interesa la forma —dónde se amontonan los valores—, un gráfico de densidad la enseña mejor que la curva acumulada.
Sí: quédate con distribución acumulada empírica
No: usa Gráfico de densidad
¿Basta con la curva, sin contrastarla con una distribución teórica?
Si la pregunta es si los datos siguen una normal u otra distribución, un gráfico Q-Q la contrasta.
Sí: quédate con distribución acumulada empírica
No: usa Gráfico Q-Q
Código
La misma pieza, con tus datos
import { getPreset, renderComposition } from 'visx-render/node';
const spec = await getPreset('ecdf');
spec.data.rows = misFilas; // tus columnas
const { svg, warnings } = await renderComposition(spec);También en React con Chart y prepareComposition. Guía para desarrolladores →
Dudas
¿Calcula la pieza la acumulada?
No. Recibe pares ya calculados: valor y probabilidad entre 0 y 1, no decreciente al ordenar por valor. No la renormaliza.
¿Completa la curva hasta 0 y 1?
No. No infiere el tamaño de la muestra ni completa una curva parcial con ceros o unos: los saltos conservan los niveles declarados.
¿Qué hace si faltan datos?
Se niega a dibujar y dice qué valor falta.
¿Cómo se ve en el móvil?
El motor la recompone a 360 px de ancho —rótulos, leyenda y alto— en vez de encoger la versión de escritorio.
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