Plot (Grafik)

Streudiagramm des Ausbruchintervalls für Old Faithful (a Geysir)

A Handlung ist ein Grafische Technik für die Darstellung von a Datensatznormalerweise als Graph Zeigen Sie die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Die Handlung kann von Hand oder einem Computer gezeichnet werden. In der Vergangenheit manchmal mechanisch oder elektronisch Plotter wurden verwendet. Diagramme sind eine visuelle Darstellung der Beziehung zwischen Variablen, die für Menschen sehr nützlich sind, die dann schnell ein Verständnis ableiten können, das möglicherweise nicht aus Wertenlisten stammt. Bei einer Skala oder einem Lineal können Diagramme auch verwendet werden, um den Wert einer unbekannten Variablen abzulesen, die als Funktion eines bekannten aufgetragen wurde. Dies kann jedoch auch mit Daten erfolgen, die in tabellischer Form dargestellt werden. Diagramme von Funktionen werden in verwendet Mathematik, Wissenschaften, Ingenieurwesen, Technologie, Finanzenund andere Bereiche.

Überblick

Diagramme spielen eine wichtige Rolle in Statistiken und Datenanalyse. Die Verfahren hier können allgemein in zwei Teile aufgeteilt werden: quantitativ und grafisch. Quantitative Techniken sind der Satz statistischer Verfahren, die numerische oder tabellarische Ausgabe ergeben. Beispiele für quantitative Techniken sind:[1]

Diese und ähnlichen Techniken sind alle wertvoll und im Hinblick auf die klassische Analyse ein Mainstream. Es gibt auch viele statistische Werkzeuge, die im Allgemeinen als grafische Techniken bezeichnet werden. Diese beinhalten:[1]

Grafische Verfahren wie Diagramme sind ein kurzer Weg, um Einblicke in einen Datensatz in Bezug auf Testannahmen, Modellauswahl, Modellvalidierung, Schätzauswahl, Beziehung zu Beziehungen, Bestimmung des Faktoreffekts und Ausreißererkennung zu erhalten. Statistische Grafiken geben Einblicke in Aspekte der zugrunde liegenden Struktur der Daten.[1]

Diagramme können auch verwendet werden, um einige zu lösen Mathematische Gleichungentypischerweise durch Finden, wo zwei Diagramme schneiden.

Arten von Handlungen

Siehe auch: Commons: Kategorie: Diagramme nach Typ
  • Doppeldecker: Dies sind eine Art von Grafik, die in Statistiken verwendet wird. Ein Biplot ermöglicht es, Informationen zu Proben und Variablen einer Datenmatrix grafisch anzuzeigen. Die Proben werden als Punkte angezeigt, während Variablen entweder als Vektoren, lineare Achsen oder nichtlineare Trajektorien angezeigt werden. Bei kategorialen Variablen können Kategorienebene verwendet werden, um die Ebenen einer kategorialen Variablen darzustellen. Ein verallgemeinerter Biplot zeigt Informationen sowohl zu kontinuierlichen als auch zu kategorialen Variablen.
  • Bland -Altman -Handlung: In der analytischen Chemie und Biostatistik ist dieses Diagramm eine Methode von Daten Plotte zur Analyse der Übereinstimmung zwischen zwei verschiedenen Assays. Es ist identisch mit a Tukey-Mitteldifferenzdiagramm, wie es ist immer noch in anderen Bereichen bekannt, wurde aber in medizinischen Statistiken von Bland und Altman populär gemacht.[2][3]
  • Bode -Diagramme werden in verwendet Kontrolltheorie.
  • Box-Plot: In beschreibenden Statistiken ist ein Boxplot, der auch als Box-and-Whisker-Diagramm oder -diagramm bezeichnet wird Fünf-Zahlen-Zusammenfassungen (Die kleinste Beobachtung, unteres Quartil (Q1), Median (Q2), oberes Quartil (Q3) und größte Beobachtung). Ein Boxplot kann auch zeigen, welche Beobachtungen, falls vorhanden, als Ausreißer angesehen werden können.
  • Teppich Grundstück: Ein zweidimensionales Diagramm, das die Wechselwirkung zwischen zwei und drei unabhängigen Variablen und einem bis drei abhängigen Variablen veranschaulicht.
  • Comet-Plot: Ein zwei- oder dreidimensionales animiertes Diagramm, in dem die Datenpunkte auf dem Bildschirm verfolgt werden.
  • Konturdiagramm: Eine zweidimensionale Darstellung, die die eindimensionalen Kurven zeigt, genannt Umriss auf die die aufgetragene Menge q eine Konstante ist. Optional können die auf den Aufzeichnungswerte farbcodierten Werte farbcodiert werden.
  • Dalitz -Diagramm: Dies ein Streudiagramm häufig in der Teilchenphysik verwendet, um die relative Häufigkeit verschiedener (kinematisch unterschiedlicher) Manieren darzustellen, in denen sich die Produkte bestimmter (ansonsten ähnlicher) Dreikörperabfälle auseinander bewegen können
  • Trichter -Grundstück: Dies ist eine nützliche Grafik, mit der die Existenz von Publikationsverzerrungen in Metaanalysen vorhanden sind. Trichterdiagramme, die 1994 von Light and Pillemer eingeführt wurden[5] und detailliert von detailliert von diskutiert von Egger und Kollegen,[6] sind nützliche Ergänzungen zu Metaanalysen. Eine Trichterhandlung ist a Streudiagramm der Behandlungseffekt gegen ein Maß für die Studiengröße. Es wird hauptsächlich als visuelle Hilfe zum Erkennen von Verzerrungen oder verwendet Systematische Heterogenität.
  • Punktdiagramm (Statistik): EIN DOT -Diagramm oder Punktdiagramm ist ein statistisch Diagramm bestehend aus Gruppe von Datenpunkten, die auf einfacher Skala aufgezeichnet wurden. Punktdiagramme werden für verwendet kontinuierlich, quantitative, univariate Daten. Datenpunkte können gekennzeichnet werden, wenn nur wenige von ihnen sind. Punktdiagramme sind eine der einfachsten verfügbaren Diagramme und für kleine bis mittelgroße Datensätze geeignet. Sie sind nützlich, um Cluster und Lücken sowie Lücken hervorzuheben sowie Ausreißer.
  • Waldgrundstück: ist eine grafische Anzeige, die die Stärke der Beweise in quantitativen wissenschaftlichen Studien zeigt. Es wurde zur Verwendung in medizinischer Forschung entwickelt, um a grafisch darzustellen Metaanalyse der Ergebnisse von Randomisierte kontrollierte Studien. In den letzten zwanzig Jahren wurden in Beobachtungsstudien ähnliche metaanalytische Techniken angewendet (z. Umwelt -Epidemiologie) und Waldplots werden häufig auch zur Darstellung der Ergebnisse solcher Studien verwendet.
  • Galbraith Plot: In Statistiken ist ein Galbraith -Diagramm (auch bekannt als Galbraiths radiales Diagramm oder nur radiales Diagramm) eine Möglichkeit, mehrere Schätzungen derselben Menge anzuzeigen, die unterschiedlich sind Standardfehler.[7] Es kann verwendet werden, um die Heterogenität in einer Metaanalyse als Alternative oder Ergänzung zu a zu untersuchen Waldgrundstück.
  • Wärmekarte
  • Lollipop -Diagramm
  • Nichols -Diagramm: Dies ist eine Grafik in verwendet in Signalverarbeitung in welcher Logarithmus der Größe wird gegen die Phase von a aufgetragen Frequenzgang auf orthogonalen Achsen.
  • Normales Wahrscheinlichkeitsdiagramm: Das normale Wahrscheinlichkeitsdiagramm ist eine grafische Technik, um zu bewerten, ob a Datensatz ist circa normal verteilt. Die Daten werden gegen eine theoretische Normalverteilung so dargestellt, dass die Punkte eine ungefähre gerade Linie bilden sollten. Die Abweichungen von dieser geraden Linie weisen auf die Abkehr von der Normalität hin. Das normale Wahrscheinlichkeitsdiagramm ist ein Sonderfall der Wahrscheinlichkeitsdiagramm.
  • Nyquist Plot: Plot wird in verwendet automatische Kontrolle und Signalverarbeitung zur Bewertung der Stabilität eines Systems mit Rückmeldung. Es wird durch ein Diagramm in polaren Koordinaten dargestellt, in denen die Verstärkung und Phase eines Frequenzgangs aufgetragen werden. Das Diagramm dieser Phasormengen zeigt die Phase als Winkel und die Größe als Abstand vom Ursprung.
  • Partielle Regressionsplot: In angewandten Statistiken versucht ein partielles Regressionsdiagramm, den Effekt des Hinzufügens einer anderen Variablen zum Modell zu zeigen (da sich bereits eine oder mehrere unabhängige Variablen im Modell befinden). Partielle Regressionsdiagramme werden auch als zusätzliche variable Diagramme, angepasste variable Diagramme und einzelne Koeffizientenplots bezeichnet.
  • Partielles Restplot: In angewandten Statistiken ist ein partielles Restplot eine grafische Technik, die versucht, die Beziehung zwischen einer bestimmten unabhängigen Variablen und der Antwortvariablen zu zeigen, da sich auch andere unabhängige Variablen im Modell befinden.
  • Wahrscheinlichkeitsdiagramm: Das Wahrscheinlichkeitsdiagramm ist eine grafische Technik, um zu bewerten, ob a Datensatz folgt einer bestimmten Verteilung wie die normal oder Weibullund für visuell schätzen die Lage und Skalenparameter der gewählten Verteilung. Die Daten werden gegen eine theoretische Verteilung so dargestellt, dass die Punkte ungefähr eine gerade Linie bilden sollten. Die Abweichungen von dieser geraden Linie zeigen die Abflüsse von der angegebenen Verteilung.
  • Q - Q -Diagramm: In Statistiken ein Q -Q -Diagramm (Q steht für quantil) ist eine grafische Methode zur Diagnose von Unterschieden zwischen dem Wahrscheinlichkeitsverteilung von a Statistische Bevölkerung von wem a zufällige Probe wurde genommen und eine Vergleichsverteilung. Ein Beispiel für die Art von Unterschieden, auf die getestet werden kann, ist IS Nicht-Normalität der Bevölkerungsverteilung.
  • Wiederholungsplot: In der deskriptiven Statistiken und der Chaostheorie ist eine Wiederholungsplot (RP) eine Handlung, die für einen bestimmten Zeitpunkt die Zeiten, in denen a Phasenraum. Mit anderen Worten, es ist ein Diagramm von
zeigen auf einer horizontalen Achse und auf einer vertikalen Achse, wo ist ein Phasenraum Flugbahn.
  • Streudiagramm: Ein Streudiagramm oder ein Streudiagramm ist ein Displaytyp mit Verwendung Variablen für eine Reihe von Daten. Die Daten werden als Sammlung von Punkten angezeigt, wobei jeder den Wert einer Variablen aufweist, die die Position auf der horizontalen Achse und den Wert der anderen Variablen, die die Position auf der vertikalen Achse bestimmt, festgelegt.[8]
  • Shmoo -Handlung: In der Elektrotechnik ist ein Shmoo -Diagramm eine grafische Anzeige der Reaktion einer Komponente oder eines Systems, das über einen Bereich von Bedingungen und Eingängen variiert. Häufig verwendet, um die Ergebnisse des Testen komplexer elektronischer Systeme wie Computer, ASICs oder Mikroprozessoren darzustellen. Das Diagramm zeigt normalerweise den Bereich der Bedingungen, unter denen die Gerät unter Test wird operieren.
  • Spaghetti -Diagramme sind eine Methode zum Betrachten von Daten, um mögliche Flüsse durch Systeme zu visualisieren. Auf diese Weise dargestellte Strömungen scheinen wie Nudeln zu sehen, daher die Prägung dieses Begriffs.[9] Diese Statistikmethode wurde zunächst verwendet, um das Routing durch Fabriken zu verfolgen. Das Visualisierung des Flusses auf diese Weise kann die Ineffizienz innerhalb des Flusses eines Systems verringern.
  • Stemplot: Ein Stemplot (oder ein Stamm- und Blattdiagramm) in Statistiken ist ein Gerät zur Präsentation quantitativer Daten in einem grafischen Format, ähnlich wie a Histogramm, um die Visualisierung des Form von a Verteilung. Sie entwickelten sich aus Arthur BowleyDie Arbeit in den frühen 1900er Jahren und sind nützliche Werkzeuge in Explorationsdatenanalyse. Im Gegensatz zu Histogrammen behalten Stemplots die ursprünglichen Daten auf mindestens zwei signifikante Ziffern und setzen die Daten in Ordnung, wodurch der Umzug auf bestellungsbasierte Inferenz und die Auftragsbeschreibung und lockert dadurch. Nicht parametrische Statistiken.
  • Sternhandlung: Eine grafische Methode zur Anzeige multivariater Daten. Jeder Stern repräsentiert eine einzige Beobachtung. Typischerweise werden Sterndiagramme in einem Mehrprotokollformat mit vielen Sternen auf jeder Seite erzeugt, und jeder Stern repräsentiert eine Beobachtung.
  • Oberflächendiagramm: In dieser Art von Graph wird eine Oberfläche aufgetragen, um einen Satz von Daten -Tripletts (x, y, z) anzupassen, wobei z, wenn sie durch die Funktion erhalten wird, um z = f (x, y) aufgetragen zu werden. Normalerweise sind der Satz von X- und Y -Werten gleich beabstandet. Optional können die auf den Aufzeichnungswerte farbcodierten Werte farbcodiert werden.
  • Ternäre Handlung: Eine ternäre Handlung, ein ternäres Diagramm, ein Dreieck -Diagramm, ein simplexisches Diagramm oder das De -Finetti -Diagramm ist a Barycentric Diagramm auf drei Variablen, die zu einer Konstante summieren. Es zeigt grafisch die Verhältnisse der drei Variablen als Positionen in einem Gleichgewicht Dreieck. Es wird in verwendet Petrologie, Mineralogie, Metallurgieund andere physikalische Wissenschaften, um die Zusammensetzungen von Systemen aus drei Arten zu zeigen. Im Populationsgenetik, es wird oft als als genannt De Finetti -Diagramm. Im Spieltheorie, es wird oft als als genannt Simplex -Diagramm.
  • Vektorfeld: Vektorfelddiagramme (oder Kenderdiagramme) zeigen die Richtung und die Stärke eines Vektors, der mit 2D- oder 3D -Punkten verbunden ist. Sie werden typischerweise verwendet, um die Stärke der zu zeigen Gradient über der Ebene oder einer Oberfläche.
  • Geigenplot: Violindiagramme sind eine Methode zur Aufteilung numerischer Daten. Sie sind ähnlich wie Boxplots, außer dass sie auch das zeigen Wahrscheinlichkeitsdichte der Daten bei verschiedenen Werten (im einfachsten Fall könnte dies a sein Histogramm). In der Regel enthalten Geigenplots einen Marker für den Median der Daten und ein Box, das den Interquartilbereich wie in Standard -Box -Parzellen angibt. Auf dieser Box -Handlung überlagert ist a Kerneldichteschätzung. Geigenplots sind als Erweiterungen zu einer Reihe von Softwarepaketen erhältlich, einschließlich R durch die Vioplot-Bibliothek und Stata über das Vioplot-Add-In.[10]

Diagramme für bestimmte Mengen

  • Arrhenius Plot: Dieses Diagramm vergleicht den Logarithmus einer Reaktionsgeschwindigkeit (, Ordinate Achse) gegen die inverse Temperatur (, Abszisse). Arrhenius -Diagramme werden häufig verwendet, um den Effekt der Temperatur auf die Raten chemischer Reaktionen zu analysieren.
  • Punktdiagramm (Bioinformatik): Dieses Diagramm vergleicht zwei biologische Sequenzen und ist eine grafische Methode, die die Identifizierung von Regionen mit enger Ähnlichkeit zwischen ihnen ermöglicht. Es ist eine Art von Wiederholungsplot.
  • Lineweaver -Burk -Diagramm: Dieses Diagramm vergleicht die Reziprokale der Reaktionsgeschwindigkeit und der Substratkonzentration. Es wird verwendet, um darzustellen und zu bestimmen Enzymkinetik.

3D -Diagramme

  • SteamTube plot

    SteamTube -Diagramm

Beispiele

Arten von Grafiken und ihre Verwendungen variieren sehr stark. Einige typische Beispiele sind:

  • Einfache Grafik: Angebot und Nachfrage Kurven, einfache Grafiken, die in der Wirtschaft verwendet werden, um Angebot und Preisnachfrage in Beziehung zu setzen. Die Grafiken können zusammen verwendet werden, um die zu bestimmen Wirtschaftliches Gleichgewicht (im Wesentlichen, um eine Gleichung zu lösen).
  • Einfaches Diagramm zum Lesen von Werten: die glockenförmige Grafik Normale oder Gaußsche WahrscheinlichkeitsverteilungVon der beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass die Höhe eines Mannes in einem bestimmten Bereich liegt, kann angesichts der Daten für die erwachsene männliche Bevölkerung abgeleitet werden.
  • Sehr komplexe Grafik: die Psychrometrisches Diagramm, in Zusammenhang mit Temperatur, Druck, Luftfeuchtigkeit und anderen Größen.
  • Nicht rektanguläre Koordinaten: Die oben genannte Verwendung verwenden zweidimensionale kartesische Koordinaten; Ein Beispiel für ein Diagramm verwendet Polar Koordinaten, manchmal in drei Dimensionen, ist das Antenne Strahlungsmuster Diagramm, das die Leistung darstellt, die durch eine Antenne des angegebenen Typs in alle Richtungen ausgestrahlt wird.

Siehe auch

Verweise

Public DomainDieser Artikel enthältPublic Domain Material von dem Nationales Institut für Standards und Technologie Webseite https://www.nist.gov.

  1. ^ a b c Nist/Sematech (2003). "Die Rolle der Grafik". Im: E-Handbuch statistischer Methoden 6. Januar 2003 (Datum erstellt).
  2. ^ Altman DG, Bland JM (1983). "Messung in der Medizin: Die Analyse von Methodenvergleichsstudien". Der Statistiker. Blackwell Publishing. 32 (3): 307–317. doi:10.2307/2987937. JStor 2987937.
  3. ^ Bland JM, Altman DG (1986). "Statistische Methoden zur Bewertung der Übereinstimmung zwischen zwei Methoden der klinischen Messung". Lanzette. 1 (8476): 307–10. doi:10.1016/s0140-6736 (86) 90837-8. PMID 2868172. S2CID 2844897.
  4. ^ a b Simionescu, P.A. (2014). Computer unterstützte Grafik- und Simulationstools für AutoCAD -Benutzer (1. Aufl.). Boca Raton, FL: CRC Press. ISBN 978-1-4822-5290-3.
  5. ^ R. J. Licht; D. B. Pillemer (1984). Summierung: Die Wissenschaft der Überprüfung der Forschung. Cambridge, Massachusetts.: Harvard University Press.
  6. ^ M. Egger, G. Davey Smith, M. Schneider & C. Minder (September 1997). "Tendenz in der Metaanalyse, die durch einen einfachen, grafischen Test nachgewiesen wurde". BMJ. 315 (7109): 629–634. doi:10.1136/bmj.315.7109.629. PMC 2127453. PMID 9310563.{{}}: Cs1 montiert: Mehrfachnamen: Autorenliste (Link)
  7. ^ Galbraith, Rex (1988). "Grafische Anzeige von Schätzungen mit unterschiedlichen Standardfehlern". Technometrie. Amerikanische Gesellschaft für Qualität. 30 (3): 271–281. doi:10.2307/1270081. JStor 1270081.
  8. ^ Utts, Jessica M. Statistiken durchsehen 3. Auflage, Thomson Brooks/Cole, 2005, S. 166–167. ISBN0-534-39402-7
  9. ^ Theodore T. Allen (2010). Einführung in technische Statistiken und Lean Sigma: Statistische Qualitätskontrolle und Design von Experimenten und Systemen. Springer. p. 128. ISBN 978-1-84882-999-2. Abgerufen 2011-02-17.
  10. ^ Hintzze Jerry L.; Nelson Ray D. (1998). "Violindiagramme: Ein Box-Plot-Dichte-Spur-Synergismus". Der amerikanische Statistiker. 52 (2): 181–84. doi:10.1080/00031305.1998.10480559.

Externe Links

  • Dataplot Galerie einiger nützlicher grafischer Techniken bei itl.nist.gov.