Учебник по промышленной статистике


Графические методы анализа данных - часть 22


При этом вокруг выделенных пиктограмм будут нарисованы рамки.

Маркированные пиктограммы

Шаблоны рамок, идентифицирующих заданные подгруппы, будут показаны в условных обозначениях рядом с текстом соответствующих условий выбора наблюдений. На следующем графике показан пример маркированных подгрупп.

Маркированные подгруппы пиктограмм

Все наблюдения, удовлетворяющие условию для подгруппы 1 (значение переменной Iristype равно значению переменной Setosa и номер наблюдения меньше 100), обозначены специальной рамкой вокруг пиктограммы.

А все наблюдения, которые удовлетворяют условию для подгруппы 2 (значение переменной Iristype равно значению переменной Virginic и номер наблюдения меньше 100), обозначены на графике рамкой другого цвета.

В начало



Выборка данных
Выборка данных

Иногда отображение на графике слишком большого числа точек данных затрудняет изучение их структуры (см. следующий рисунок). Если файл данных слишком большой, то имеет смысл показать на графике лишь подмножество наблюдений, чтобы общая картина не была скрыта маркерами точек.

Процесс сокращения числа точек данных

Некоторые программы предлагают методы выборки (или оптимизации) данных, которые в ряде случаев могут оказаться весьма полезны. При этом пользователь может задать целое число n, меньшее числа наблюдений в файле данных, а программа случайным образом выберет из этого файла приблизительно n допустимых наблюдений и именно их построит на графике.

Заметим, что такие методы сокращения набора данных (или размера выборки) эффективно отображают случайную структуру этих данных. Очевидно, эти методы принципиально отличаются от методов выделения конкретного подмножества или подгруппы наблюдений с помощью определенных критериев (например, по полу, области или уровню холестерина). Последние можно применять интерактивно (например, в режиме динамического закрашивания) или каким-либо другим способом (например, на категоризованных графиках или с помощью условий выбора наблюдений). Все эти методы в равной мере могут помочь в идентификации сложной структуры большого набора данных.




Начало  Назад  Вперед