Почему дрожание непрерывного значения в диаграмме рассеяния?

Я использую Orange Canvas, и я создал точечный график. У меня есть возможность дрожать непрерывных переменных, но я действительно не знаю, зачем мне это делать.

В чем суть джиттера?

data-visualization scatterplot

— пьер
источник

Чтобы справиться с надпечаткой и, следовательно, создать менее обманчивое визуальное впечатление. Если у вас есть только несколько очков, вам не нужно это делать.

— mdewey

Конкретный пример джиттера, помогающего увидеть закономерности в данных, см. В моем ответе здесь: Как извлечь информацию из матрицы диаграммы рассеяния, когда у вас большое N, дискретные данные и много переменных?

— gung - Восстановить Монику

Этот пост объясняет это хорошо.

Часто, когда у вас много перекрывающихся точек, может быть трудно понять их плотность. Две тысячи точек в (1, 1) совпадают с одной точкой в (1, 1). Добавление некоторого дрожания превращает перекрывающиеся точки в мазок и делает плотность точек очевидной.

— Декс Гровс
источник

Разве это не о дискретных данных, тогда как вопрос явно задает о непрерывных данных?

— говорит амеба: восстанови Монику

В дополнение к тому, что @amoeba сказал, этот ответ верен, если добавить, что непрерывные данные, с которыми мы имеем дело, округляются из-за точности измерений, и поэтому возникают проблемы, подобные описанным выше.

— Тим