Неправильно ли использовать линейные графики для дискретных данных?

Я часто видел дискретные наборы данных, построенные в виде линейных графиков, но мне приходит в голову, что линия выводит значение в точке между интервалами измерения, что не имеет смысла для дискретных наборов данных. Таким образом, неверно ли использование линейных графиков для дискретных данных?

В качестве примера возьмем два набора данных временного ряда: один непрерывный (мой вес, измеряемый ежедневно утром) и один дискретный (количество пончиков, которые я ем за день). Первый набор данных имеет смысл представлять собой линейный график, так как разумно сделать вывод, что мой вес в любой день будет связан с моим весом в предшествующие и последующие утра. Тем не менее, если количество пончиков представлено в виде линейного графика, то линии между точками не могут быть выведены из этой линии.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Вот еще один пример: федеральная почасовая минимальная заработная плата с момента ее создания на http://mste.illinois.edu/courses/ci330ms/youtsey/lineinfo.html

Если я не ошибаюсь, изменения минимальной заработной платы являются дискретными, и, следовательно, невозможно найти какое-то произвольно выбранное время и установить минимальную заработную плату в точке, используя линию, соединяющую точки.

Графики соединенных линий оказались слишком полезными, чтобы ограничить их единственной интерпретацией. Несколько выдающихся применений:

• Интерполированные значения . Случай, который вы упомянули, где обе переменные являются непрерывными и каждая интерполированная точка вдоль линии в качестве значимой интерпретации.
• Скорость изменения . Даже если промежуточные значения не имеют смысла, наклон каждого отрезка является хорошим показателем скорости изменения. Обратите внимание, что для этой интерпретации значения X и Y должны быть соответствующим образом разнесены, что не соответствует приведенному вами графику заработной платы.
• Сравнение профилей . При сравнении небольших кратных или наложенных мер, линии могут быть полезны даже для категориальных факторов. В этом случае линии служат для соединения групп ответов для ограниченного распознавания образов. Вот пример с peltiertech.com с коэффициентом по оси Y (вместо X) для удобочитаемости этикетки:

Ну, пончики могут быть связаны с весом :-)

Хотя я понимаю вашу точку зрения, я думаю, что этот пример не так уж плох, потому что время (на горизонтальной оси, на которое ссылаются линии) непрерывно. Смысл этой строки, для меня, не столько в том, что каждый раз в день вы съели определенное количество пончиков, но в том, что количество пончиков в день меняется каким-то регулярным образом. Таким образом, мы могли бы добавить что-то вроде более гладкого лесса к линии, и это имело бы смысл. По крайней мере, разумно думать о пончиках, съедаемых в каждый час или даже каждую минуту (хотя это было бы более разумно с переменной, где количество в день было выше)

Больше всего беспокоит то, что горизонтальная ось дискретна (особенно когда она номинальная), но линии нарисованы. Это действительно не имеет смысла. Например, если вы смотрите (скажем) на процент голосовавших за Обаму среди (скажем) жителей разных регионов США, нет смысла проводить черту между Северо-востоком и Средним Западом; тем более что порядок областей произвольный, но изменение порядка приведет к изменению линий. И все же я видел такие графики.