Диаграмма распределения: The page you requested cannot be displayed

Содержание

как правильно выбрать диаграмму или график для годового отчета

Целевая аудитория вашей презентации либо отчета — инвесторы, руководство и просто люди — ожидают получить не ворох цифр, а уже сформулированные выводы либо понятно расставленные акценты. Возникает необходимость обратить внимание аудитории на факторы и обстоятельства, показать планы и стратегию.

Графическое отображение информации помогает донести нужную мысль, подкрепить сформулированный вывод либо подчеркнуть акцент

Но есть одна проблема — восприятие положительных и отрицательных результатов. При этом разные аудитории по-разному относятся даже к положительным. Например, журналисты могут скептически комментировать достижения. Акционеры склонны болезненно реагировать на убытки. И здесь необходим тонкий продуманный подход.

О неудачах и негативе можно рассказать очень скучно и нудно, а интересный и бодрый рассказ об успехах — подкрепить наглядной демонстрацией, включающей в себя презентацию с впечатляющими графиками. При этом правильно выбранная диаграмма может в корне изменить восприятие информации: если вы просто покажете, как рос доход компании в течение года, это будет не так впечатляюще, как если рядом будет показана динамика проседания вашего конкурента.

Одна из трудностей, которая существенно замедляет составление отчетов и аналитическую работу, заключается в подборе правильного типа диаграммы. Неверный ее выбор может вызвать путаницу в голове у зрителей или привести к ошибочной интерпретации данных.

Давайте посмотрим на инфографику о мировом производстве масла.

^{Инфографика Top Lead для компании Baker Tilly. Посмотреть в полном размере.}

Здесь все — и объемы производства, экспорт, прогнозы, спрос, потребители и еще тонны информации. Эта инфографика вмещает в себя по сути огромный объем данных по целой отрасли. Тем не менее она проста в восприятии, и на графике четко видны определенные тенденции.

Чтобы создать диаграмму, которая объясняет и демонстрирует точную аналитику, сначала нужно понять причины, по которым вообще она может понадобиться. В этой статье мы рассмотрим пять вопросов, возникающих при выборе типа диаграммы. Затем мы дадим обзор 13 различных видов диаграмм, из которых можно выбрать самую подходящую.

5 вопросов, которые нужно задать себе при выборе диаграммы

1. Вам нужно сравнивать величины?

Графики идеально подходят для сравнения одного или нескольких наборов величин, и они могут легко отображать самые низкие и высокие показатели.

Для создания сравнительной диаграммы используйте следующие типы: гистограмма, круговая диаграмма, точечная диаграмма, шкала со значениями.

2. Вы хотите показать структуру чего-либо?

Например, вы хотите рассказать о типах мобильных устройств, которые используют посетители сайта или общий объем продаж, разбитый на сегменты.

Чтобы показать структуру, используйте следующие диаграммы: круговая диаграмма, гистограмма с накоплением, вертикальный стек, областная диаграмма, диаграмма-водопад.

3. Вы хотите понять, как распределяются данные?

Таблицы с распределением помогают понять основные тенденции и отметить, что выходит за рамки.

Используйте эти диаграммы: точечная диаграмма, линейная диаграмма, гистограмма.

4. Вы заинтересованы в анализе тенденций в определенном наборе данных?

Если вы хотите узнать больше о том, как цифры ведут себя в течение конкретного временного периода, есть типы диаграмм, которые очень хорошо это отображают.

Вам пригодятся: линейная диаграмма, двойная ось (столбец и линия), гистограмма.

5. Хотите лучше понять взаимосвязь между установленными значениями?

Взаимосвязанные графики подходят для того, чтобы показать, как одна переменная относится к другой или нескольким различным переменным. Это можно использовать, чтобы показать положительное, отрицательное или нулевое влияние на другую цифру.

Используйте для этого следующие диаграммы: точечная диаграмма, пузырьковая диаграмма, линейная диаграмма.

13 различных типов диаграмм для анализа и представления данных

Чтобы лучше понять каждый график и возможности его применения, рассмотрим все типы диаграмм.

Гистограмма

Гистограмма используется, чтобы показать сравнение между различными элементами, также она может сравнить элементы за определенный промежуток времени. Этот формат можно использовать для отслеживания динамики переходов на лендинг или количества клиентов за определенный период.

^{Инфографика Top Lead для юридической компании AEQUO}

Рекомендации по дизайну для столбчатых диаграмм

1. Подбирайте единую цветовую гамму и акцентируйте цветом места, которые хотите выделить как значимые моменты перелома или изменения с течением времени.

2. Используйте горизонтальные метки, чтобы улучшить читаемость.

3. Начните ось y с 0, чтобы правильно отразить значения на графике.

Горизонтальная гистограмма

Гистограмму — в основном горизонтальную столбчатую — следует использовать, чтобы избежать путаницы, когда одна полоска данных слишком длинная или в случае сравнения более 10 элементов. Этот вариант также может использоваться для визуализации отрицательных значений.

^{Инфографика Top Lead для интернет-издания Aggeek. Посмотреть в полном размере.}

Рекомендации по дизайну для гистограмм

1. Подбирайте единую цветовую гамму и акцентируйте цветом места, которые хотите выделить как значимые точки перелома или изменения с течением времени.

2. Используйте горизонтальные метки, чтобы улучшить читаемость.

3. Начните ось Y с 0, чтобы правильно отразить значения на графике.

Линейная диаграмма

Линейная диаграмма отображает тенденции или прогресс и может использоваться для визуализации самых разных категорий данных. Ее следует использовать, когда вы создаете график, основанный на длительном сборе данных.

^{Инфографика Top Lead. Линейная диаграмма — снизу.}

Рекомендации по дизайну для линейных диаграмм

1. Используйте сплошные линии.

2. Не рисуйте больше четырех линий, чтобы избежать появления визуальных отвлекающих факторов.

3. Используйте правильную высоту, чтобы линии занимали примерно 2/3 высоты оси Y.

Диаграмма с двойной осью

Двухосевая диаграмма позволяет выстраивать данные с использованием двух осей — Х и Y. Используется несколько наборов данных, один из которых, например, — данные за период, а другой — лучше подходит для группировки по категориям. Таким образом можно продемонстрировать корреляцию или ее отсутствие между разными показателями.

^{Инфографика Top Lead для Growth Up. Диграмма с двойной осью — вверху.}

Рекомендации по дизайну для диаграмм с двумя осями

1. Используйте левую ось Y для основной переменной, потому что для людей естественно сначала смотреть влево.

2. Используйте разные стили графиков, чтобы проиллюстрировать два набора данных.

3. Выберите контрастные цвета для сравниваемых наборов данных.

Областная диаграмма

Областная диаграмма в целом выглядит как линейная диаграмма, но пространство между осью Х и линией графика заполняется цветом или рисунком. Такой вариант подойдет для демонстрации отношений между частями одного целого, например, вклада отдельных торговых представителей в общий объем продаж за год. Это поможет проанализировать как всю картину в целом, так и информацию о тенденциях на отдельных участках.

^{Инфографика Top Lead для компании Baker Tilly. Сверху вниз: круговая диаграмма, две обласных диаграммы, круговые диаграммы.}

Рекомендации по дизайну для диаграмм областей

1. Используйте полупрозрачные цвета.

2. Используйте не более четырех категорий, чтобы избежать путаницы.

3. Организовывайте данные с высокой частотой изменчивости в верхней части диаграммы, чтобы было легче воспринимать динамические изменения.

Штабельная диаграмма

Ее можно использовать для сравнения большого количества различных составляющих. Например, частоту посещения нескольких сайтов и каждой страницы в отдельности.

^{Инфографика и верстка — Top Lead. Для «Нафтогаз України». Штабельная диаграмма — внизу слева. Посмотреть в полном размере.}

Рекомендации по дизайну для штабельных диаграмм

1. Лучше всего использовать ее для иллюстрации отношений «часть-целое». Для большей наглядности выбирайте контрастные цвета.

2. Сделайте масштаб диаграммы достаточно большим, чтобы видеть размеры групп по отношению друг к другу.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма отображает статическое число и то, как части складываются в целое — состав чего-либо. Круговая диаграмма показывает числа в процентах, и общая сумма всех сегментов должна равняться 100%.

^{Инфографика и верстка — Top Lead. Для «Нафтогаз України». Посмотреть в полном размере.}

Рекомендации по дизайну для круговых диаграмм

1. Не добавляйте слишком много категорий, чтобы разница между срезами была хорошо заметна.

2. Убедитесь, что общая сумма всех частей составляет 100%.

3. Необходимо упорядочить части в соответствии с их размером.

^{Инфографика Top Lead для компании Baker Tilly. Посмотреть в полном размере.}

Диаграмма-водопад

Диаграмма-водопад используется для демонстрации того, как промежуточные значения — положительные и отрицательные — влияют на изначальное значение и приводят к окончательному результату. Примером может служить визуализация того, как общий доход компании зависит от различных отделов и превращается в конкретный объем прибыли.

^{Инфографика и верстка — Top Lead. Годовой отчет «Нафтогаз України». Диаграмма-водопад в верхней половине верстки. Посмотреть в полном размере.}

Рекомендации по дизайну для водопадных диаграмм

1. Используйте контрастные цвета, чтобы выделить различия в наборах данных.

2. Выбирайте теплые цвета, чтобы показать рост, и холодные цвета — для падения.

Воронкообразная диаграмма

Диаграмма-воронка отображает последовательность этапов и скорость завершения каждого из них. Ее можно использовать для отслеживания процесса продаж или взаимодействия пользователей с сайтом.

^{Инфографика Top Lead.}

Рекомендации по дизайну для воронкообразных диаграмм

1. Масштабируйте размер каждой секции, чтобы точно отобразить объем набора данных.

2. Используйте контрастные цвета или оттенки одного цвета от самого темного до самого светлого по мере сужения воронки.

Есть еще несколько видов графиков — они используются не так часто, но тоже могут пригодиться для визуализации болььших объемов данных. Среди них:

Точечная диаграмма

Точечная диаграмма показывает взаимосвязь между двумя различными переменными или демонстрирует распределяющие тенденции. Она подходит, если у вас много разных точечных данных, и вы хотите найти общее в наборе данных. Такая визуализация хорошо работает в поиске исключений или закономерности распределения данных.

Рекомендации по дизайну для точечных диаграмм

1. Включите больше переменных, таких как разные размеры, чтобы объединить больше данных.

2. Начните ось Y с 0 для точного распределения данных.

3. Если вы используете линии тенденций, необходимо ограничиться максимум двумя, чтобы график был понятен.

Пузырьковая диаграмма

Пузырьковая диаграмма похожа на точечный график. Но только в том смысле, что она может показывает распределение и взаимосвязь. Существует третий набор данных, который обозначается размером круга.

Рекомендации по дизайну для пузырьковых диаграмм

1. Проводите градацию пузырьков по занимаемой ими площади, а не по диаметру.

2. Убедитесь, что метки четкие и хорошо видны.

3. Используйте только круги.

Шкала со значениями

Такой график показывает прогресс в достижении цели, сравнивает его по разным критериям и отображает результат как рейтинг или производительность.

Рекомендации по разработке дизайна для шкалы со значениями

1. Используйте контрастные цвета, чтобы показать динамику.

2. Используйте один цвет в разных оттенках для оценки прогресса.

Тепловая карта

Тепловая карта показывает взаимосвязь между двумя элементами и предоставляет рейтинговую информацию. Информация о рейтинге отображается с использованием различных цветов или разной насыщенности.

Рекомендации по разработке дизайна для тепловой карты

1. Используйте базовый и четкий план карты, чтобы не отвлекать зрителей от данных.

2. Используйте разные оттенки одного цвета, чтобы показать изменения.

3. Избегайте использования нескольких шаблонов.

Вариантов дизайна может быть огромное количество.

Чтобы узнать больше о подготовке нефинансовых отчетов и послушать кейсы таких компаний как Coca-Cola, Kernel, Нова Пошта, 1+1 Media, Infopulse и других, регистрируйтесь на нашу онлайн-конференцию Corporate Reporting Conference 2020. Жмите на баннер, чтобы узнать подробности, а билеты покупайте прямо в Фейсбуке:

Диаграммы распределения — Справочник химика 21

Объясните причину линейной структуры комплекса [Ag(NHз)2] +. Составьте диаграмму распределения электронов на А(1-, 55- и 5р-подуровнях в атоме серебра и ионе Ag+. Ион [Ад (ЫНз)2]+ диамагнитен. Опишите электронное строение тех же электронных подуровней в комплексном ионе и укажите тип гибридизации орбиталей иона серебра. Возможно ли координационное число 4 для иона серебра [c.58] Ниже приведены диаграммы распределения нормальных парафиновых углеводородов (рис. 1,1) и гептанов (рис.

1.2) в сургутской нефти. В нефти Западной Сибири преобладают нормальные парафиновые углеводороды среди разветвленных изомеров высоки концентрации метил-замещенных структур, содержание диметилзамещенных углеводородов невелико (табл. 1.1). [c.6]
Диаграмма распределения нормальных усилий поршня на стенки цилиндра компрессора 4АУ-15 в зависимости от перемещения поршня представлена на фиг. 23. Она рассчитана из [c.78]

Из диаграммы распределения удельных весов отказов отдельных единиц оборудования производства в общем числе отказов технологической схемы (рис. 9.2) видно, что большой процент отказов приходится на долю газотурбинной установки ГТТ-3, контактного аппарата, холодильника-конденсатора и абсорбционной колонны. [c.237]

Таким образом, информационное усиление связной диаграммы распределением операционной причинности приводит к построению естественного информационного потока системы.

[c.206]

Теоретические функции распределения по молекулярным массам с экспериментальными данными, получаемыми при фракционировании полимеров, удобно сравнивать графически. Определяя массы фракций и их средние молекулярные массы, строят интегральную кривую распределения по молекулярным массам, т.е. кривую зависимости суммарной массы всех фракций от молекулярной массы. Диаграмму распределения по молекулярным массам в виде непрерывной кривой Л = /(М) можно построить лишь в тех случаях, когда охватывается достаточно широкий диапазон молекулярных масс. Обычно такая кривая имеет 5-образную форму.

[c.58]

Столбиковая диаграмма распределения постоянно кипящих фракций по числу атомов углерода для сырой смеси жирных кислот. [c.184]

Составление материального баланса (см. главу I) для ре актора в целом и по стадиям катализа (по полкам реактора) с применением л- — диаграммы (распределение выходов). Определение расхода газа Уг и его компонентов на входе в реактор, на выходе и на каждой стадии процесса. [c.117]

Закон Ламберта утверждает, что мощность излучения, испускаемого с поверхности в данном направлении на единицу телесного угла и единицу площади проекции поверхности, на плоскость, нормальную направлению излучения (а не самой поверхности), есть величина постоянная. Такая величина называется интенсивностью излучения. Диаграмма распределения интенсивности света по углу излучения для источника Ламберта является полукругом. [c.193] Отметим, что прямых доказательств существования ионов в соединениях нет. О размерах ионов можно судить по контурным диаграммам распределения электронной плотности в кристалле. Как видно из рисунка 61, характер расположения кривых равной электронной плотности (заряд электрона на единицу объема) сви- [c.97]

Диаграмма распределения хлористого натрия согласно данным таблицы 14. [c.93]

Составьте энергетические диаграммы распределения электронов атомов 1) углерода, 2) азота, 3) кислорода, 4) серы, 5) хлора, 6) брома, 7) йода.

Предскажите возможные валентные состояния (или степени окисления) элементов. Выделите те состояния, при которых отвечающие им соединения могут играть роли восстановителя, окислителя, а также окислителя и восстацовителя одновременно. [c.266] Составьте диаграммы распределения электронов по уровням и подуровням в атомах Са, Y, 1п, Hf и РЬ. [c.29]

Составьте диаграмму распределения электронов на Ъй-, 45- и 4р-подуровнях в ионе Т1 +. К этому иону по донорно-акцепторному механизму присоединятся шесть фторид-ионов, так что 45- и 4р-орбитали оказываются полностью заполненными парами электронов. Укажите тип гибридизации орбита-лей иона титана в [ЛРе] » и, объясните, почему оставшиеся свободными три З -орбитали не могут принять еще дополнительно три пары электронов от трех ионов фтора. Почему координационное число титана равно 6, а не 9 [c.58]

Составьте диаграмму распределения электронов в атоме хрома и в ионе Сг +.

К иону Сг + присоединяются шесть ионов СЫ , так что пары электронов заполняют полностью пустые 45- и 4р-орбитали и оставшиеся Зс -орбитали иона хрома. Укажите тип гибридизации валентных орбиталей иона хрома. Сколько неспаренных электронов имеет ион Сг(СЫ)в и каковы его магнитные свойства [c.58]

Составьте диаграмму распределения электронов на Зй-, 45- и 4р-орбиталях ионов Ре + и Ре +. Комплексные ионы [Ре(СЫ)б] и [Ре(СЫ)б] имеют октаэдрическое строение и 5р -гибридное состояние орбиталей связи. Укажите, какой из этих ионов парамагнитен. [c.58]

До проведения опыта для каждого из изучаемых элементов следует нарисовать диаграмму распределения электронов по энергетическим уровням и подуровням атома и предсказать ожидаемые по числу неспаренных электронов валентные состояния элементов.

[c.289]

Диаграммы распределения ясно показывают, что пз одного и того же сырья в этих спстемах получаются не только полимеры, сильно отличающиеся по составу, но также образуются значительные количества полимо-рои днух различных составов и небольшое количество вещества промежуточного состава. Можно показать, что для идеального сополимера это И-образное распределение происходит всякий раз, когда г 2 как показывают опыты, это же правило справедливо, по-пидимому, и в общем случае [131].

[c.143]

Растекание струи по фронту решетки. По диаграммам распределения скоростей (см. табл. 7.1, 7.2) можно видеть, что первонач.альный профиль скорости па выходе из подводящего участка также неравномерен (см. первый столбец при Ср 0). В нем имеется завал слевл, соответствующий отрыву потока при повороте на 90 в подводящем отводе, и максиму.м скоростей, смещенный относительно оси симметрии вправо. Это смещение максимума скоростей наблюдается при всех значениях Ср решетки. Из табл. 7.1 видно, что при малых коэффициентах сопротивления решетки, примерно до С,, = 4, узкая струя с описанным первоначальным характером профиля скорости, набегая на решетку и растекаясь по ней, расширяется так, что скорости во всех точках падают, при этом монолитность струи в целом еще не нарушается, т.

е. струя проходит через решетку одним центральным ядром (не считая распада ядра на отдельные струйки при протекании через отверстия решетки.) [c.169]

Результаты расчета можно наглядно изобразить в виде графиков, на которые наносятся значения Хэксп и Храсч. 7 (рис. 1, а 2, а), и диаграмм распределения равновесных концентраций (рис. 1, б 2, б). [c.123]

Для того чтобы предотвратить взрывы пыли на угольных шахтах или в итоге уменьшить их последствия, необходимо следующее а) не допускать инициирующих взрывов за счет отвода метана и иск.пючения возможных источников воспламенения б) ограничить по-возможности количество пыли, находящейся в штольне в) увлажнить угольную пыль г) использовать инертный порошок. Таким инертным порошком является несодержащая силикатов пыль, обычно известковая. Порошок загружают в желоб, подвешенный к потолку штольни, что предпочтительнее по сравнению с простым смешиванием его с угольной пылью, как поступали раньше. Когда происходит взрыв, желоб раскачивается и инертный порошок разбрасывается, перемешиваясь в воздухе с угольной пылью. Известь поглощает тепло, выделяющееся при горении, и, таким образом, скорость распространения пламени уменьшается. К тому же известь участвует в реакции эндотермического разложения, что охлаждает газ. На рис. 12.1 представлена диаграмма распределения по годам числа жертв от аварий в шахтах, происшедших в Великобритании (учитывались аварии с числом жертв не менее 20). Нетрудно заметить, что наиболее крупные аварии произошли в

[c.261]

По характеру концентрационного распределения нормальных алканов нефти типа А часто различаются между собой. Одна из групп нефтей характеризуется максимумом в области Н.С20 H. 23I в другой группе нефтей этот максимум сдвинут к алканам н.С в—н.С в третьей группе максимум сдвинут в сторону еще более легких углеводородов. Типичные диаграммы распределения нормальных алканов в нефтях этих групп приведены на рис. 6. Добавим также, что большой материал по закономерностям распределения нормальных алканов в нефтях приведен в обстоятельной монографии Сафоновой [11 ].

[c.21]

Рассмотрим теперь некоторые закономерности распределения изопреноядов в нефтях типа А (см. рис. 21). Уже в ранних работах, посвященных определению изопреноидных соединений в каус-тобиолитах, были высказаны предположения о том, что основным, источником образования этих соединений является непредельный алифатический спирт фитол, входящий, как известно, в состав хлорофилла растений. И действительно, диаграмма распределения изопреноидных углеводородов, представленная на рис. 21, достаточно убедительно свидетельствует в пользу такого предложения [c.63]

Число Рейнольдса в (1) — (2) рассчитывается в минимальном проходном сечении потока по полному расходу теплоносителя под кожухом. В этом состоит отличие от метода Тинкера и метода анализа потоков, в которых определяющими являются индивидуальные потоки. Не делается никаких попыток представить кривые для /, и 1 (см. рис. 1—3, 3.3.7) в виде критериальных уравнений. Конструктор может найти соответствующие значения непосредственно из графиков или, если используются ЭВМ, применить интерполяционные кривые. Диаграмма распределения потоков показана на рис. 1, 3.3.2. Поток В считается основным потоком в теплообменнике, остальные потоки учитываются с помощью соответствующих поправок. [c.25]

Лекция 7. Основные положения метода молекулярных орбиталей (МО). Энергетические диаграммы распределения электронной плотности в молекулах. Применение метода МО к молекулам, образованным из атомов элементов первого и второго периодов. Объяснение магнитных свойств и возможности существования двухатомных частиц с помощью метода МО. Лекция 6. Межмолекулярное взаимодействие. Природа межмолекулярных сил. Ориентационное, индуктивное, дисперсионное взаимодействие. Водородная связь. Влияние водородной связи на свойства вешества. Конденсированное состояние вещества. Кристаллическое состояние. Кристаллографические классы и втя системы.. Ьоморфизм и полимор( )Изм. Ионная, атомная и молеклярная, металлическая и кристаллическая рещетки. [c.179]

Ранее приведенные диаграммы распределения ароматических углеводородов по фракциям нефти ясно показывают зависимость от удельного веса нефти. Такую зависимость можно предполагать и в отношении выхода легких фракций и содержания в них ароматических углеводородов. Не-уничтожаемость ароматического ядра допускает возможность достаточно глубокого преврап ения гибридных углеводородов, поэтому между выходом легких фракций и содержанием в них ароматических углеводородов должна суще- ствовать простая зависимость. [c.104]

Как и в с-пучае статического нагружения, обобщенный параметр в условиях усталостных испытаний отличает высокая информативность на ранних стадиях развития усталостных трещин. На рисунке 3.9 представлены диаграммы распределения значений по рабочей поверхности плоского образца па раз,пичных стадиях циклического нагружения ( N=500, 1000, 1500, 2000, 2500 и 2700 циклов). Как видно из приведенных диаграмм, у же на начальных стадиях наблюдается значительная неравномерность электрических и магнитных свойств в поверхностном слое материала. Следует отметить, что эта неравномерность связана не только с различием уровней деформаций в разных сечениях образца. Например, симметричные точки 1 и 11, находящиеся в одинаковых условиях нагружения, различаются по значениям р наиболее сильно. Очевидно, главной причиной является более интенсивное накопление микроповреждений в зоне точек 10 и 11. Подтверждением этому служит тот факт, что первая обнаруженная трещина (N=—1500 циклов) длиной 1,2 мм располагалась вблизи точки П. При N=2000 циклов в зоне точек 10 и 11 обнаружено несколько трещин длиной от 1 до 1,4 мм. Далее (N=2500 циклов) произошло подрастание одной из трещин до 8 мм с одновременным образованием сети мелких трещин в зоне точек 9, 10 и 11. Разрушение образ- [c.50]

Таким же образом рассчитываются молярные доли комплексов при других концентрациях хлорида. Результаты расчета представляют графически в виде зависимости XfAL = flg[L]). Таким образом, получают диаграмму равновесий, или диаграмму распределения комплексных форм. [c.73]

Ящичковая диаграмма—ArcGIS Pro | Документация

Ящичковые диаграммы позволяют визуализировать и сравнивать распределение и основную тенденцию числовых значений посредством их квартилей. Квартили – это способ разделения числовых значений на четыре равные группы на основе пяти ключевых значений: минимальное значение, первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимальное значение.

Ящичковая часть диаграммы показывает средние 50 процентов значений данных, также известных как межквартильный диапазон, или IQR. Медиана значений изображается как линия, разделяющая ящичек пополам. IQR (межквартильный диапазон) показывает изменчивость в наборе значений. Большой IQR указывает на большой разброс значений, в то время как меньший IQR указывает на то, что большая часть значений выпадает вблизи центра. Ящичковые диаграммы также показывают минимальные и максимальные значения данных посредством усов, простирающихся от ящичка, и, дополнительно, посредством выбросов точек, выходящих за пределы усов.

Переменные

Ящичковые диаграммы состоят из оси x и оси y. На оси x присваивается один ящичек каждой категории или Числовым полем. Ось y используется для измерения в наборе чисел минимального значения, первого квартиля, медианы, третьего квартиля и максимального значения.

Ящичковые диаграммы могут использоваться для отображения одного или нескольких распределений. Для показа одного распределения добавьте одно Числовое поле. Это позволит получить диаграмму с одной ящичковой диаграммой, которая отображает распределение выбранного числового атрибута.

Можно добавить дополнительные Числовые поля для сравнения нескольких распределений для разных полей таблицы. К примеру, в наборе данных округов были добавлены Числовые поля Population2010 и Population2015. На полученной диаграмме будет две ящичковых диаграммы: одна отобразит распределение значений Population2010, а вторая — значений Population2015 для всех округов набора данных.

Если добавлено только одно Числовое поле, есть возможность добавления переменной Категория для сравнения распределений между категориями. К примеру, Population2010 задано в качестве Числового поля, а StateName — в качестве Категории для набора данных округов. В итоговой диаграмме получится по ящичку для каждого штата, визуализируя распределение Population2010 для всех округов, принадлежащих к каждому штату.

Несколько серий

Используйте несколько рядов ящичковых диаграмм для сравнения распределений различных значений или категорий.

Ящичковые диаграммы с несколькими рядами можно создавать, добавив Числовые поля и задав поле Категории, либо задав поле категории Разбить по.

При использовании переменной Категория с несколькими Числовыми полями, каждое Числовое поле, добавляемое в таблицу рядов, создаст новые ряды. Например, в наборе данных округа StateName задается как Категория, а Population2010, Population2015 и Population2020 задаются как Числовые поля. В полученной диаграмме будут штаты как категории вдоль оси х, с тремя сериями для каждого (Population2010, Population2015 и Population2020).

Либо можно добавить переменную Разбить по для дальнейшего разделения данных и создания нескольких рядов. К примеру, Population2010 задано в качестве Числового поля, StateName — в качестве Категории, а ElectionWinner — в качестве поля Разбить по для набора данных округов. В таблице Ряды появятся все уникальные значения ElectionWinner (Democrat или Republican). В итоговой диаграмме будет две соседних ящичковых диаграммы для каждого штата (а всего — 100 ящичковых диаграмм): одна отображает распределение значений Population2010 для всех округов каждого штата со значением ElectionWinner, равным Democrat, а другая — для всех округов каждого штата со значением ElectionWinner, равным Republican.

Поля Разбить по также могут использоваться, если есть несколько Числовых полей вместо переменной Категории. К примеру, Population2010, Population2015 и Population2020 заданы в качестве Числовых полей, а ElectionWinner — в качестве поля Разбить по для набора данных округов. На полученной диаграммы будут показаны три Числовых поля вдоль оси x (Population2010, Population2015 и Population2020), и для каждого будет созданы две соседних ящичковых диаграммы, на одной из которых будет отображено распределение для всех округов со значением ElectionWinner, равным Democrat, а на другой — распределение для всех округов со значением ElectionWinner, равным Republican.

Показать несколько серий

Если поле Разбить по используется для создания нескольких рядов, есть два варианта отображения результатов.

Отобразить в виде нескольких ящичковых диаграмм – создаются соседние ящичковые диаграммы — по одной для каждого ряда.
Отобразить, как средние линии – создает одну ящичковую диаграмму для каждого значения Категории или Числового поля и использует линии для отображения среднего для каждого уникального значения в поле Разбить по.

К примеру, Population2010 задано в качестве Числового поля, StateName — в качестве Категории, а ElectionWinner — в качестве поля Разбить по для набора данных округов. Таблица Ряды будет заполнена уникальными значениями ElectionWinner (Democrat и Republican), но вместо разбиения каждого штата на ящичковые диаграммы, для каждого значения ElectionWinner на полученной диаграмме будет одна ящичковая диаграмма для каждого штата, отображающая распределение Population2010 для округов этого штата; средние значения для каждого ряда Разбить по (Democrat и Republican) будут наложены на коробочные графики, показывающие, где среднее значение каждого ряда падает по отношению к общему распределению.

Стандартизация

Если ящичковая диаграмма создается из нескольких Числовых полей, стандартизация z-отношения будет применена по умолчанию. Стандартизация позволяет сопоставлять числовые значения в разных единицах измерения.

Например, ящичковую диаграмму, сравнивающую распределение доходов (со значениями в десятки тысяч) и уровнем безработицы (значения в диапазоне от 0 до 1,0) было бы трудно читать без стандартизации, поскольку значения уровня безработицы намного меньше, чем значения дохода.

Стандартизация значений атрибутов включает z-трансформацию, где средняя величина всех значений вычитается из каждого значения и делится на стандартное отклонение, вычисленное для всех значений. Стандартизация z-отношения приводит все атрибуты к единому масштабу, позволяя визуализировать несколько распределений на одной диаграмме. Если вы хотите визуализировать необработанные значения, просто отключите опцию Стандартизировать значения (z-отношение) на панели Свойства диаграммы.

Оси

Ограничение символов надписи по оси X

Подписи категорий по умолчанию обрезаются до 11 символов. Если подписи обрезаются, полный текст можно увидеть, поместив над ним курсор. Чтобы отобразить полный текст подписи на диаграмме, увеличьте максимальное число символов подписи.

Границы по оси Y

Границы по оси Y устанавливаются в соответствии с диапазоном данных по оси Y. Эти значения можно настроить, введя нужные граничные значения по оси. Задание границ осей можно использовать как способ сохранения согласованности масштаба диаграммы для сравнения.Щелчок на значке сброса вернет граничные значения оси в установке по умолчанию.

Числовой формат

Вы можете отформатировать способ отображения числовых значений оси, указав категорию форматирования или задав пользовательский формат. Например, $#,### можно использовать как строку пользовательского формата для отображения денежных значений.

Оформление

Заголовки и описание

Диаграммам и осям присваиваются названия по умолчанию на основе имен переменных и типа диаграммы. Эти значения можно редактировать на вкладке Общие панели Свойства диаграммы. Также для диаграммы можно ввести Описание, которое представляет из себя текстовый блок, появляющийся в нижней части окна диаграммы.

Визуальное форматирование

Настройку внешнего вида диаграммы можно выполнить как путем форматирования текста и элементов символов, так и применив тему диаграммы. Параметры формата можно настроить на вкладке Формат на панели Свойства диаграммы или через контекстную ленту Формат диаграммы. К параметрам форматирования диаграмм относятся следующие:

Размер, цвет и стиль шрифта, используемого для заголовков осей, надписей осей, текста описания, заголовка легенды, текста легенды и надписей направляющих.
Цвет, толщина и тип линии для линий сетки и осей
Цвет фона диаграммы

Более подробно об изменении внешнего вида диаграмм

Цвет

Цвета ящичковых диаграмм по возможности соответствуют цветам контуров и заливки, заданным в символах слоя. Если серии разбиваются таким образом, который не соответствует символам слоя, применяется стандартная цветовая палитра. Цвета можно изменить на вкладке Ряды на панели Свойства диаграммы, щелкнув инструмент выбора цвета Символ в таблице Ряды и выбрав новый цвет.

Сортировать

Ящичковые диаграммы автоматически сортируются в алфавитном порядке по категориям (по оси x по возрастанию). Эту настройку можно изменить с помощью параметров Сортировки на панели Свойства диаграммы. Для ящичковых диаграмм доступны следующие параметры сортировки:

Ось X по возрастанию – категории упорядочиваются в алфавитном порядке слева направо.
Ось X по убыванию – категории упорядочиваются в обратном алфавитном порядке.
Пользовательская – категории упорядочиваются вручную в таблице Пользовательская сортировка.

Ориентация

Ящички можно расположить горизонтально; для этого надо щелкнуть кнопку Повернуть диаграмму в окне диаграммы.

Руководства

Направляющие или диапазоны могут быть добавлены на диаграммы для ориентировки или как способ выделить важнейшие значения. Чтобы добавить новые направляющие, на вкладке Направляющие панели Свойства диаграммы и щелкните Добавить направляющую. Чтобы нарисовать линию, введите Значение, где вы хотите ее отобразить. Для создания диапазона введите значение до. Дополнительно можно добавить текст к направляющей, указав Подпись.

Пример

Создайте ящичковую диаграмму для сравнения распределения и вариабельности хронических состояний здоровья по штатам.

Числовые поля — % Diabetes, % Asthma, % Heart Failure
Категория — Штат

Отзыв по этому разделу?

Диаграммы в workplace Analytics — Workplace Intelligence

540Z» data-article-date-source=»git»>27.03.2021
Чтение занимает 10 мин

В этой статье

Сведения о статистике в Workplace Analytics обобщает организационные данные в визуальные диаграммы.Explore the stats data in Workplace Analytics summarizes your organizational data into visual charts. Ниже описаны эти диаграммы и сведения о том, как их использовать:The following describes these charts and information about how to use them:

Типы диаграммChart types

Ознакомьтесь со статистикой, в основном с помощью следующих типов диаграмм:Explore the stats show data primarily through the following chart types:

столбцов столбцов сравнивают данные между группами.Column graphs compare data across groups. Столбцы работают по вертикали.The columns run vertically. В каждом столбце показано среднее значение для метрик, таких как часы электронной почты или собрания, на одного человека в неделю, в каждой группе и за выбранный период. Each column shows the average value for a metric, such as email or meeting hours, per person, per week, in each group, and for the period selected. Например, см. в примере «Часы собраний по количеству участников».For an example, see Meeting hours by number of attendees.

барной диаграммы также сравнивают данные по группам.Bar charts also compare data across groups. Решетки работают горизонтально.The bars run horizontally. Диаграммы панели используются на странице Внешнее совместное взаимодействие.Bar charts are used on the External collaboration page. В каждой панели показано значение для метрик, таких как размер внешней сети, в группе за выбранный период.Each bar shows the value for the metric, such as external network size, within a group, for the period selected. Например, см. в примере Группы, сотрудничающие с внешними доменами.For an example, see Groups collaborating with external domains.

участках box plot Box (также известных как диаграммы распределения) покажите распределение метрических значений в группе. Box plots (also known as distribution charts) show the distribution of metric values within a group. На поле показан максимальный, минимальный, медиан, верхний квартиль и нижний квартиль для группы за выбранный период.A box plot shows the maximum, minimum, median, upper quartile, and lower quartile for the group for the period selected. Каждое значение в группе представляет среднее значение для человека.Each value within a group represents the average value for a person. Например, человек с самым высоким средним значением представлен максимальной точкой на каждом участке полей в диаграмме.For example, the person with the highest average is represented by the maximum point on each box plot in the chart.

line graph Line используются в качестве диаграмм трендовой строки, в том виде, что они со временем показывают метрические значения.Line graphs are used as trend-line charts in that they show metric values over time. Линия тренда по умолчанию — это среднее значение для выбранной метрики. The default trend line is the company average for the selected metric. Диаграммы trend-line показывают одну точку в неделю в течение столько же недель, сколько вы установили в диапазоне Date, в параметрах и фильтрах.Trend-line charts show one point per week for as many weeks as you have set in Date range, under Settings and filters. См. изменение диапазона дат.See Change the date range.

Например, см. диаграмму справа в часах собраний уровня Skip.For an example, see the chart on the right in Skip-level meeting hours.

Компоненты построения диаграммChart features

Пары диаграммChart pairs

В большинстве случаев диаграммы отображаются парами.In most cases, charts appear in pairs. Диаграммы в паре представляют связанные сведения и могут взаимодействовать друг с другом.The charts in a pair present related information and can interact with one another. В паре диаграмма слева по умолчанию отображается в виде графа столбца. Within a pair, the chart on the left appears by default as a column graph. (Исключением является внешняя совместная работа, левая диаграмма в каждой паре — это диаграмма панели.) Диаграмма слева в паре с графом строки:(An exception is in External collaboration, the left chart in each pair is a bar chart.) The chart on the left is paired with a line graph:

Note

В паре диаграмм можно переключить левую диаграмму, чтобы показать граф столбца или участок полей.Within a chart pair, you can switch the left chart to show either a column graph or box plot.

На графе столбца показаны метрические данные для групп, а на связанной строке показаны тенденции, а именно значения этого показателя со временем для выбранных групп.The column graph shows metric data for groups and the related line graph shows trends, namely values of this metric over time for the selected groups. Например, вот часы собраний по продолжительности пары диаграмм в обзоре Собраний:For example, here is the Meeting hours by duration pair of charts in Meetings overview:

Эту связь между диаграммами в паре можно рассматривать как своего рода «пространство рабочего пространства диаграммы», в котором фокусируется на определенном наборе отфильтрованных данных, а затем применить к ней различные представления для уговоров различных фактов. You could view this relationship between the charts in a pair as a sort of «chart workspace» in which you focus on a particular filtered data set and then apply different views to it to coax out different facts. Если сортировать данные в диаграмме столбцов, а затем переключать их на поле, выбор сортировки переносится на показ сюжета полей.If you sort data in the column chart and then switch it to a box plot, your sorting choices carry over to the show of the box plot.

По умолчаниюDefaults

По умолчанию на диаграммах Workplace Analytics покажут данные по группам сотрудников в организации.By default, Workplace Analytics charts show data by employee groups within an organization. На диаграммах покажите среднюю метрику для каждой группы.Charts show the average metric for each group. Изменение метрики изменяет сортировку групп.Changing the metric changes how the groups are sorted. Чтобы узнать об изменении метрик, см. в рубрике Сортировка групп.To learn about changing metrics, see Sort groups.

По умолчанию диаграмма столбца (или участок полей) показывает 30 столбцов, в каждом столбце изображена группа людей.By default, a column chart (or box plot) shows 30 columns, where each column depicts a group of people. Можно изменить количество групп (столбцов), отображаемого на диаграмме.You can change the number of groups (columns) that a chart shows.

На диаграммах также покажите среднее значение для всех групп в справочной строке.Charts also show the average for all groups, in the reference line. Дополнительные сведения см. в справочной строке.For more information, see Reference line.

Минимальный размер группыMinimum group size

Администратор Workplace Analytics может установить минимальный порог размера группы, который необходим для того, чтобы данные группы были включены в диаграмму.The Workplace Analytics admin can set a minimum group size threshold, which is required for the group’s data to be included in the chart. Если размер группы меньше минимального, данные группы исключаются. If the group size is less than the minimum, the group’s data is excluded. (Минимальный размер группы может быть поднят или понижен, но не может быть установлен на число ниже пяти.)(The minimum group size can be raised or lowered, but it cannot be set to a number lower than five.)

В шоу группы, размер которой меньше минимального, можно увидеть имя группы, но не ее значения.In the show of a group whose size is smaller than the minimum, you can see the name of the group but not its values. Если размер группы равен нулю, имя также исключается.If the size of a group equals zero, the name is also excluded. Дополнительные сведения о настройке размера группы см. в дополнительных сведениях о параметрах конфиденциальности.For more information about setting group size, see Privacy settings.

Использование фильтровUse of filters

Чтобы изменить или добавить фильтры, чтобы увидеть различные организации или другие атрибуты организации, используйте доступные фильтры для диаграмм.To change or add filters to see different organizations or other organizational attributes, use the available filters for the charts. Фильтры устанавливаются в параметрах и фильтрах.Filters are set in Settings and filters.

Работа с диаграммамиWork with charts

Инструменты диаграммы позволяют изменять тип диаграммы, сортировать дисплей, сверлить или исключать атрибуты из диаграммы, скачивать данные диаграммы и выбирать группы для отображения в соседней диаграмме тренда.Chart tools enable you to change the chart type, sort the display, drill down or exclude attributes from the chart, download chart data, and select groups for display in the adjacent trend chart.
Параметры и фильтры в параметрах и фильтрах позволяют изменить диапазон времени данных, изменить то, что показывается во всех диаграммах, применить фильтры, сохранить текущие параметры, загрузить сохраненные параметры или сбросить параметры для всех диаграмм.Settings and filters in the Settings and filters enable you to change the time range of the data, to change what shows in all the charts, to apply filters, to save current settings, to load saved settings, or to reset settings for all the charts.

Инструменты диаграммыChart tools

Вы можете взаимодействовать с диаграммами несколькими способами.You can interact with charts in several ways. Например, используйте значки инструментов над диаграммой, чтобы изменить отображаемые данные или скачать данные.For example, use the tool icons above a chart to change what data it shows or to download its data. Наведите курсор на диаграмму, чтобы просмотреть сведения о данных.Hover your cursor over a chart to view data details. Выберите метрические имена в легенде диаграммы, чтобы скрыть или показать их.Select the metric names in the chart legend to hide or show them.

Используйте эталонную строку, чтобы увидеть средние значенияUse the reference line to see averages

Высота эталонной строки показывает значение метрики, показанной жирным шрифтом в легенде ниже диаграммы.The height of the reference line shows the value of the metric that is shown in bold in the legend below the chart. Например, если эта метрика является «Среднее время совместной работы», эталонная строка указывает среднее количество часов совместной работы для группы фильтров в период времени, указанный в диапазоне дат. For example, if that metric is «Average collaboration hours,» the reference line indicates the average number of collaboration hours for the filter group during the time period indicated by the date range.

Дополнительные сведения о том, что отображается на диаграмме, наведите курсор на левую или правую конечную точку эталонной строки:To see more data about the information that the chart is showing, hover over the left or right endpoint of the reference line:
Это открывает инструментарий, который показывает средние значения доступных метрик для этого типа диаграммы.This opens a tooltip that shows the averages for the available metrics for this chart type. (Эти показатели показаны в легенде диаграммы.)(These metrics are shown in the chart legend.)

Сортировка группSort groups

Вы можете сортировать любую диаграмму столбца или участок полей в алфавитном порядке или по любой метрике, доступной на диаграмме.You can sort any column chart or box plot alphabetically or by any metric that is available in the chart.

Чтобы сортировать, выберите значок Группы сортировки, а затем выберите метрику, например часы собраний или часы электронной почты, или выберите Алфавитный.To sort, select the Sort groups icon, and then select a metric, such as Meeting hours or Email hours, or select Alphabetical. После изменения порядка сортировки диаграмма автоматически обновляет данные, показанные в новом порядке сортировки.After you change the sort order, the chart automatically updates the data shown in the new sort order.
Чтобы изменить порядок сортировки при сортировке по той же метрике, выберите значок Группы сортировки, а затем повторно выберите метрику (часы электронной почты в следующем примере):To reverse the sort order while sorting by the same metric, select the Sort groups icon, and then re-select the metric (Email hours in the following example):

Переключатель между типами диаграммSwitch between chart types

В паре диаграмм диаграмма слева может показывать диаграмму столбца или участок полей.In a pair of charts, the chart on the left can show either a column chart or a box plot. На диаграмме справа показаны соответствующие линии тренда.The chart on the right shows related trend lines.

Чтобы перейти на участок полей, выберите значок типа изменить диаграмму, а затем выберите участок Box.To switch to a box plot, select the Change chart type icon, and then select Box plot.
Чтобы перейти на диаграмму столбцов, выберите значок типа изменить диаграмму, а затем выберите диаграмму Column.To switch to a column chart, select the Change chart type icon, and then select Column chart.

После изменения типов диаграммы по-прежнему появляются данные для тех же групп, и все выбранные группы остаются выбранными.After you change chart types, data for the same groups still appears and any selected groups remain selected. Это означает, что на соседнем графике строк по-прежнему показаны линии тренда для тех же выбранных групп.This means that the adjacent line graph still shows the trend lines for those same selected groups.

Оповещение о минимальной группеMinimum-group alert

При сортировке групп по метрике атрибутов в нижнем правом углу диаграммы отображается значок оповещения, если диаграмма не может показать группу, так как она меньше минимального размера группы.When you sort groups by an attribute metric, an alert icon appears in the bottom-right corner of the chart if the chart cannot show a group because if it’s smaller than the minimum group size setting.

Эта функция защищает конфиденциальность членов групп, размер которых ниже минимального размера группы.This functionality protects the privacy of members of groups whose size is below the minimum group size. Если небольшая группа была показана после сортировки по метрике атрибута, аналитик может сделать вывод о значении небольшой группы для этой метрики из ее положения, прилегающего к другим группам или между ними, значения которых показаны.If a small group was shown after sorting by an attribute’s metric, an analyst could infer the small group’s value for that metric from its position adjacent to or between other groups, whose values are shown. Если сортировать по алфавиту, такое вывод невозможно, поэтому небольшие группы не скрываются.If you sort alphabetically, such an inference is not possible, so small groups are not hidden.

Порядок сортировки сохраняется в паре диаграммSort order is retained within a chart pair

Диаграмма столбца и связанный с ней участок полей работают вместе.A column chart and its related box plot work together. Если вы сортировать по определенному выбору в диаграмме столбцов, а затем переключиться на участок полей, выбор сортировки также используется в шоу участка полей.If you sort by a particular choice in the column chart and then switch to the box plot, your sorting choice is also used in the show of the box plot.

Работа с линиями трендаWork with trend lines

В паре диаграмм используется диаграмма столбца или участок полей слева, чтобы изменить то, как строки тренда показаны на графике строки справа.In a chart pair, you use the column chart or box plot on the left to change how the trend lines are shown in the line graph on the right. Каждая строка тренда соответствует одной группе (столбец) в левой диаграмме.Each trend line corresponds to one group (column) in the left chart.

Добавление строки группового тренда в диаграммуTo add a group trend line to the chart

Выберите соответствующую группу в соседней диаграмме столбцов.Select the corresponding group in the adjacent column chart.

Удаление строки группового тренда из диаграммы, но сохранение ее в легендеTo remove a group trend line from the chart, but keep it in the legend

Выберите соответствующее имя группы в легенде диаграммы тренда (ниже диаграммы).Select the corresponding group name in the legend of the trend chart (below the chart).

Удаление строки группового трендаTo remove a group trend line

Выберите соответствующий столбец в соседней диаграмме столбцов, чтобы удалить ее строку из диаграммы тренда.Select the corresponding column in the adjacent column chart to remove its line from the trend chart.

Сброс в диаграмму по умолчаниюTo reset to the default chart

В верхней части диаграммы тренда выберите Сброс.At the top of the trend chart, select Reset. Это удаляет все добавленные строки из графа строки и возвращает их по умолчанию.This removes all added lines from the line graph and returns it to the default.

Работа с метриками и группамиWork with metrics and groups

Скрыть или показать показателиTo hide or show metrics

В легенде диаграммы (ниже диаграммы) выберите имя метрик, чтобы скрыть свои данные из диаграммы.In the chart’s legend (below the chart), select the metric name to hide its data from the chart. Выберите имя метрики, чтобы показать или включить его в диаграмму.Select the metric name again to show or include it in the chart.

Сверлить или исключить группуTo drill down or exclude a group

Чтобы сверлить и показать определенную группу в диаграмме, выберите один или несколько данных диаграммы группы, чтобы выбрать (или жирным шрифтом) имя этой группы в диаграмме, а затем выберите значок Drilldown.To drill down and show a specific group in the chart, select one or more group’s chart data to select (or bold) that group’s name in the chart, and then select the Drilldown icon.
Чтобы исключить группу из диаграммы, выберите один или несколько данных диаграммы группы в диаграмме, чтобы выбрать (или жирным шрифтом) имя этой группы в диаграмме, а затем выберите значок Исключить группы.To exclude a group from the chart, select one or more group’s chart data within the chart to select (or bold) that group’s name in the chart, then select the Exclude groups icon.
Чтобы вернуться к обоим из этих действий, выберите значок Undo.To revert either of these actions, select the Undo icon.

Note

Средство Undo в настоящее время применяется только к изменениям, внесенным с помощью инструментов диаграммы drilldown и Exclude groups.The Undo tool currently only applies to reversing changes made with the Drilldown and Exclude groups chart tools. Вы можете применить эти упражнения и исключить действия с помощью параметров и фильтров.You can apply these drill down and exclude actions with Settings and filters.

Переключение данных между процентом и часамиTo switch between percentage and hours data

Справа от заголовка каждой диаграммы выберите для показа процентных данных или выберите Часы, чтобы показать данные % диаграммы за несколько часов. To the right of each chart’s title, select % to show percentage data or select Hours to show the chart data in hours.

Просмотр или скачивание данныхView or download data

Просмотр сведений атрибута в диаграммеTo view an attribute’s details in the chart

На диаграмме наведите курсор на атрибут на диаграмме, чтобы увидеть его данные.On the chart, hover your cursor over the attribute in the chart to see its data.

Загрузка данных диаграммыTo download chart data

На панели инструментов над диаграммой выберите значок Download CSV.In the toolbar above a chart, select the Download CSV icon.
Эта загрузка содержит данные диаграммы точно так, как показывает диаграмма.This download contains the chart data exactly as the chart shows it. Если вы применили какие-либо фильтры или изменили количество отображаемых групп, эти изменения отражаются в скачаемых данных.If you’ve applied any filters or changed the number of groups to show, those changes are reflected in the data that is downloaded.
Так как загрузка содержит только то, что вы видите на диаграмме, вы можете использовать загруженные данные csv в Excel или в Power BI для воспроизведения диаграммы, показанной в Workplace Analytics.Because the download contains just what you see in the chart, you can use the downloaded .csv data in Excel or in Power BI to reproduce the chart that Workplace Analytics shows.

Note

Так как Скачать CSV предоставляет только суммарные данные, показанные на диаграмме, он не включает данные запроса, которые были использованы для создания диаграммы, поэтому соблюдаются правила конфиденциальности и минимального агрегирования.Because Download CSV gives you only the summarized data shown in the chart, it does not include the query data that was used to generate the chart, so privacy and minimum aggregation rules are adhered to.

Параметры и фильтрыSettings and filters

Используйте параметры и фильтры, чтобы изменить диапазон времени данных, изменить атрибут на группу в диаграммах и применить фильтры.Use Settings and filters to change the time range of the data, to change the attribute to group in the charts, and to apply filters. В следующих процедурах, если панель параметров и фильтров не открыта, выберите Параметры и фильтры, чтобы открыть ее.In the following procedures, if the Settings and filters panel is not open, select Settings and filters to open it.

При изменении параметров диаграммы изменения применяются к всем диаграммам во всех сведениях о статистике.When you change chart settings, your changes apply to all the charts in all Explore the stats data. Например, при наборе диаграммы на группу по уровню все диаграммы во всех разделах группуются по этому уровню.For example, when you set the chart to group by level, all charts in all sections are grouped by that level.

Применение или сброс параметровTo apply or reset settings

После изменения параметра или добавления фильтра выберите Применить в правом верхнем справа, чтобы применить параметры во все диаграммы.After you change a setting or add a filter, select Apply at the upper-right to apply the settings to all the charts. Или чтобы вернуться к настройкам по умолчанию, выберите Сброс.Or to change back to the default settings, select Reset.

Сохранение настраиваемой настройки и примененных фильтров для более позднего использованияTo save custom settings and applied filters for later use

После изменения параметров одной или более страниц, диаграммы или добавления еще одного фильтра можно:After you change one or more page settings, chart or add one of more filters, you can:

Выберите ellipsis (…) рядом с настройками Page Сохранить текущие параметры, чтобы сохранить параметры или примененные фильтры > для более позднего использования.Select the ellipsis (…) next to Page settings > Save current settings to save the settings or applied filters for later use.

В Параметры и фильтры выберите ellipsis (…) рядом с параметрами Диаграммы Применить к настройкам страницы, чтобы сохранить определенные параметры диаграммы, например с помощью сверла или исключить инструменты > диаграммы.In Settings and filters, select the ellipsis (…) next to Chart settings > Apply to page settings to save specific chart settings, such as with the drill down or exclude chart tools.

При следующем просмотре данных статистики в Workplace Analytics показаны диаграммы с настройками и фильтрами по умолчанию.The next time you view Explore the stats data in Workplace Analytics, it shows the charts with the default settings and filters. Чтобы просмотреть настраиваемые параметры диаграммы, сохраненные ранее, выберите параметр ellipsis (…) рядом с параметрами Page > Load saved settings.To view the custom chart settings saved from earlier, select the ellipsis (…) next to Page settings > Load saved settings.

Изменение диапазона датTo change the date range

В параметрах и фильтрах расширяем диапазон дат.In Settings and filters, expand Date range.
В диапазоне Date выберите год, а затем выберите месяц.In Date range, select a year and then select a month.
Выбранный месяц более подробно показан в окне вылетов.The selected month shows in more detail in a fly-out window. Используйте это окно, чтобы выбрать недели в месяц, по одной неделе за раз.Use that window to select weeks in the month, one week at a time.
Выберите Применить (справа верхней части), чтобы применить эти изменения во все диаграммы.Select Apply (upper right) to apply these changes to all charts.

Note

Параметры диапазона дат включают самые последние загруженные данные и используют следующую логику:The date range options encompass the most recent data that has been loaded and use the following logic:

Неделя определяется как с воскресенья по субботу, а диапазоны дат корректируются в течение первого воскресенья до последней субботы выбранного диапазона.A week is defined as Sunday to Saturday, and date ranges are adjusted to span the first Sunday to last Saturday of the selected range.
В течение недели, которая начинается через месяц и заканчивается в следующем месяце, данные связаны с месяцем, в котором начинается неделя.For a week that starts in one month and ends in the following month, the data is associated with the month in which the week begins.

Изменение или добавление фильтровTo change or add filters

В параметрах Page разоширим измеренных сотрудников.In Page settings, expand Measured employees.
В Group by выберите организационный атрибут, который можно использовать во всех диаграммах.In Group by, select the organizational attribute to use in all charts.
Рядом с фильтрами выберите значок Edit (pencil).Next to Filters, select the Edit (pencil) icon.
В фильтрах редактирования страниц можно изменить фильтр Employees:In Edit page filters, you can change the Employees filter:
- Все сотрудники — включают неактивных и активных сотрудников для установленного диапазона дат.All employees — Includes inactive and active employees for the set date range.
- Только active — включает только активных сотрудников, которые отправили по крайней мере одно сообщение электронной почты или мгновенные сообщения для набора диапазона дат.Active only — Includes only active employees who have sent at least one email or instant message for the set date range.
- Неактивный только . Включает только тех неактивных сотрудников, которые не отправили по крайней мере одно сообщение электронной почты или мгновенные сообщения для набора диапазона дат.Inactive only — Includes only those inactive employess who have not sent at least one email or instant message for the set date range.
Выберите фильтр Добавить, чтобы добавить один или несколько дополнительных фильтров.Select Add filter to add one or more additional filters.
Выберите Применить (справа верхней части), чтобы применить эти изменения во все диаграммы.Select Apply (upper right) to apply these changes to all charts.

Изменение количества группTo change the number of groups

Чтобы открыть панель параметров Страницы, раз откройте группы Max.To open the Page settings panel, expand Max groups.
Используйте слайдер групп Max, чтобы установить количество групп, которые нужно показать диаграммам.Use the Max groups slider to set the number of groups you want the charts to show.
Нажмите Применить.Select Apply.

Note

Слайдер групп Max перемещается по 5 (групп).The Max groups slider moves in increments of 5 (groups). Минимальное число групп, которые можно показать, — 10, а максимальное — 100.The minimum number of groups that you can show is 10 and the maximum is 100. При добавлении или устранении групп планка прокрутки под диаграммой корректируется соответствующим образом.When you add or remove groups, the scroll bar under the chart adjusts accordingly.

ASP.NET диаграмма распределения оценок — CodeRoad

Я хотел бы показать элемент управления диаграммой ASP.NET, который показывает распределение оценок.

Он должен показывать, сколько студентов получили какую оценку, начиная от А до F.

Как сделать так, чтобы диаграмма включала оценки A, B, C, D, F в тех случаях, когда ни один студент не получил, скажем, оценку с буквой D? Например, я хотел бы, чтобы значение D было представлено на оси X, но с нулевым количеством студентов.

Данные извлекаются из базы данных, и я использую ObjectDataSource для привязки к элементу управления диаграммой.

EDIT: структура данных такова, что есть таблица студентов, и каждый stundent имеет FirstName, LastName и оценку.

EDIT: для rest сайта я использую Entity Framework с LINQ (в отличие от написания raw SQL), поэтому в идеальном мире решение не включало бы raw SQL.

asp.net charts
Поделиться Источник Adam Kane 11 мая 2011 в 18:28
2 ответа
Session.getActiveUser().getEmail() обходной путь для распределения оценок из электронной таблицы
Все мои ученики имеют учетную запись Google, но используют разные электронные письма (например, [email protected]).I пытался написать веб-приложение, которое получало бы из моей таблицы оценок строку с адресом пользователя веб-приложения email, так что каждый студент видел бы только свои оценки….
ASP.NET диаграмма как отобразить все значения XValues
У меня есть диаграмма ниже. И он отображается правильно, но как я могу заставить его отображать все месяцы года, чем отображать альтернативные месяцы. Он делает это для 30-дневной области, где интервал отображает дату через каждые 5 точек. Я уверен, что это что-то очень простое, может быть,…

0

Не зная, как структурированы ваши данные, немного трудно дать подробный ответ. Вот способ сделать это с помощью SQL общих табличных выражений (CTEs). Он организует данные так, чтобы вы могли легко привязать их к элементу управления диаграммой.
В результате будет получена следующая таблица данных:
| Grade | TotalGrades | |-------|-------------| | A | 2 | | B | 1 | | C | 2 | | D | 0 | | E | 0 | | F | 1 |
А вот и код:
;With Grades (Grade) as ( SELECT 'A' Grade UNION SELECT 'B' Grade UNION SELECT 'C' Grade UNION SELECT 'D' Grade UNION SELECT 'E' Grade UNION SELECT 'F' Grade ), GradeResults (Name,Grade) as ( SELECT 'John','A' UNION SELECT 'Sally','B' UNION SELECT 'Dave','C' UNION SELECT 'Charlie','C' UNION SELECT 'Lisa','F' UNION SELECT 'Russ','A' ) SELECT a.Grade, COUNT(b.Grade) as TotalGrades FROM Grades a LEFT OUTER JOIN GradeResults b on a.Grade = b.Grade GROUP BY a.Grade ORDER BY a.Grade;
Поделиться NakedBrunch 11 мая 2011 в 20:03

0

Можно ли изменить ваш запрос, включающий все оценки, а затем заполнить подробную информацию для каждой оценки? полный хак — но чтобы показать вам идею, так как я не знаю вашей схемы
select * from ( select 'a' Grade union select 'b' Grade union select 'c' Grade union select 'd' Grade union select 'f' Grade ) as grades g outer join yourothertable t on g.Grade = t.Grade
Edit: после прочтения вашей правки, понимая, что вы не хотите, чтобы это было решение sql, тогда выбор состоит в том, чтобы взять ваши объекты и сделать соединение linq на них с объектами, содержащими оценку.
видеть: http://www.hookedonlinq.com/OuterJoinSample.ashx использует что-то вроде public class Grade { общественного строка LetterGrade; } заполните их список и выполните внешнее соединение с результатами запроса. Ваша новая коллекция результатов linq — это то, что вы теперь привязываете к базе данных.
Поделиться Adam Tuliper — MSFT 11 мая 2011 в 18:59
Похожие вопросы:

Как найти p-значения эмпирического распределения в Matlab?
Возможный Дубликат : Поиск 99% покрытия в Matlab Как я могу вычислить P10, P50 и P90 с учетом императорского распределения? Где P90 означает, что 90% оценок (или результатов), как ожидается, будут…

Диаграмма слияния в ASP.Net
Я использую Fusion chart в своем приложении asp.net. Я хочу использовать несколько диаграмм слияния на одной странице. Но отображается только одна диаграмма слияния.. Пожалуйста, помогите мне, если…

Круговая Диаграмма Служб Reporting Services
Круговая диаграмма ведет меня nuts…Excuse меня, если я кажусь невежественным, но я понял другие RS диаграмм с относительной легкостью, и это первый раз, когда мне пришлось использовать круговую…

Session.getActiveUser().getEmail() обходной путь для распределения оценок из электронной таблицы
Все мои ученики имеют учетную запись Google, но используют разные электронные письма (например, [email protected]).I пытался написать веб-приложение, которое получало бы из моей таблицы оценок строку…

ASP.NET диаграмма как отобразить все значения XValues
У меня есть диаграмма ниже. И он отображается правильно, но как я могу заставить его отображать все месяцы года, чем отображать альтернативные месяцы. Он делает это для 30-дневной области, где…

Диаграмма столбцов кластера в ASP.Net с C#
Мне нужна кластерная столбчатая диаграмма в asp.net с C#… у меня есть такая таблица См.это ниже справочного рисунка-6. Я хочу, как эта диаграмма, чтобы сделать в Asp.net с C#….

Точность оценок максимального правдоподобия
Вот тест для сравнения ML оценок параметра lambda распределения Пуассона. with(data.frame(x=rpois(2000, 1.5), i=LETTERS[1:20]), cbind(cf=tapply(x, i, mean), iter=optim(rep(1, length(levels(i))),…

Использование gnuplot для дискретного распределения
Существует ли относительно простой способ построения графика распределения дискретных данных? E.g. у нас есть некоторый набор значений float в диапазоне от 0 до 1, и то, что нам нужно, — это…

Python функция распределения оценок, подсчет и печать количества раз, когда происходит оценка
Я создаю функцию распределения оценок, используя следующий код: def distribution(grades): available_grades = [ ‘A+’,’A’,’A-‘,’B+’,’B’,’B-‘,’C+’,’C’,’C-‘,’F’] fin = open(grades,’r’) gradesList =…

Распечатайте диаграмму распределения оценок всех учащихся с помощью звездочек, чтобы определить каждый раз, когда появляется оценка
Как говорится в названии. Теперь я завершил большую часть своего кода для программы, и это последняя часть. Честно говоря, на данный момент я просто не понимаю, как это осуществить. Я знаю, что…
Худшая диаграмма на свете / Блог компании OTUS / Хабр
Всем привет!
А мы тут запускаем очередной поток курса «Разработчик JavaScript» и, по рекомендации преподавателей, готовим интересные материалы для чтения. Сегодня посмотрим на одну интересную заметку о визуализации вывода данных.
Поехали.
Круговая диаграмма — самый ужасный способ передачи информации, когда-либо изобретенный за всю историю визуализации данных.
Конечно, существуют и более неудобные методы. Но ни один из них не обладает популярностью и доверием в той же степени, что и круговая диаграмма.
Давайте, я объясню, что с ней не так, и почему вам необходимо перестать использовать ее как можно скорее.
Сперва, поговорим о том, зачем мы вообще используем диаграммы:
Диаграммы — способ взять некую информацию и сделать ее более понятной.

В целом, задача диаграмм — упростить сравнение разных сетов данных.

Чем больше информации диаграмма способна передать без увеличения сложности, тем лучше.

Я покажу, как круговая диаграмма терпит неудачу по всем эти критериям. “Задача” круговой диаграммы — показать взаимоотношения частей и целого.
Посмотрим, насколько плохо она справляется с единственной задачей, для которой она якобы создана. Посмотрите на эти три круговые диаграммы. Предположим, они отражают распределение голосов на местных выборах между пятью кандидатами в трех разных интервалах наблюдения A, B и C:

Открытый источник/ Wikipedia
Итак, что мы можем извлечь из этой информации? Поскольку эти доли голосов, которые получил каждый из кандидатов, читателю должно быть легко понять, что происходит в гонке. Но это не так. Показывает ли кандидат 5 лучшие результаты, чем кандидат 3? Кто показал лучший результат за время A и B — кандидат 2 или кандидат 4? У кого в гонке наибольший моментум?
Так если задача — сделать информацию проще для понимания, насколько вам помогли эти диаграммы? Действительно, если бы я просто дал вам таблицу со значениями голосов, не было бы это проще для восприятия информации?
Но пока посмотрим на ту же самую информацию, представленную в виде гистограммы:
Теперь гораздо понятнее. Мы с первого взгляда можем понять, что именно происходит с каждым из кандидатов в каждый промежуток времени гонки. Эта гистограмма гораздо четче выделяет части целого, чем круговая диаграмма, несмотря на то что это ее основная задача.
Посмотрим теперь на другой недостаток круговой диаграммы, который связан с тем, что люди на самом деле не понимают круги.
Ниже изображена круговая диаграмма с распределением партий Европейского парламента:
Основной вопрос — можем ли мы сравнить доли, чтобы выявить различия размеров всех частей диаграммы? Если единственное, что мы пытаемся узнать, что EPP больше, чем S&D, то какой смысл в диаграмме? Я мог бы понять это, просто посмотрев на два числа. Нет, диаграмма полезна только в том случае, если мы можем сравнить все ее элементы друг с другом.
Ниже представлены отдельные доли, для сравнения вырванные из контекста. Посмотрите на них, и подумайте, можете ли вы расставить их по порядку от наибольшего к наименьшему.
Люди вообще плохо умеют сравнивать доли круга, когда речь идет о размере.
Именно поэтому вы могли считать тригонометрию и радианы гораздо сложнее обычной геометрии прямоугольников.
Это не плохо, но такое стоит иметь в виду, когда пытаетесь сформулировать информацию наиболее исчерпывающим и доступным способом. Вот те же данные, но в виде столбчатой диаграммы:
Обратите внимание, что вы можете сравнить каждую партию с любой другой партией.
Просто сравнивните длины прямоугольников, чтобы понять, что происходит.
При большом желании, вы могли бы заменить левую ось на проценты, чтобы узнать распределения внутри парламента. Сейчас же вы можете посмотреть, сколько мест отведено каждой из партий — такой информации изначально не было представлено на круговой диаграмме.
А теперь, посмотрим, как легко можно манипулировать круговыми диаграммами.
Вот те же самые данные, что и выше, но теперь в виде 3D Круговой Диаграммы:
Люди постоянно этим пользуются, потому что трехмерная круговая диаграмма, расположенная под углом — отличный способ обмануть вас. Взгляните на диаграмму, S&D — красная партия — выглядит примерно равной партии EPP сине-зеленого цвета. Но такое впечатление создается лишь потому, что я исказил перспективу, создав впечатление, что красный большой.
Это настолько просто, что даже немного стыдно, что Excel позволяет делать такое.
Ниже представлен еще один пример недостатка круговой диаграммы. На самом деле, 10% мужчин, читающих эту статью, даже не поймут, о чем идет речь.

Красно-зеленый дальтонизм у мужчин
Самые элегантные диаграммы не требуют маркировки данных. Чтобы донести мысль, посторонние числа не требуются. А если требуются, вы используете не ту диаграмму.
Итак, сделаем выводы:
Если в представленной информации есть доли схожих размеров, круговая диаграмма — неподходящий выбор.

Если результатов наблюдений несколько (3 и более), круговая диаграмма — неподходящий выбор.

Круговой диаграммой можно с легкостью злоупотреблять.

Круговая диаграмма — неподходящий выбор, если вам нужно маркировать каждый процент.

Перед тем как перейти к финальной критике круговых диаграмм, посмотрим, в чем же они все-таки хороши. Единственная ситуация, в которой круговые диаграммы хороши — сравнение 2-3 результатов наблюдений с очень различающимся количеством информации.

Business Insider, данные из Детройта
Оплаченные и неоплаченные налоги на недвижимость в Детройте, 2011
И все.
То есть, если подумать, единственное, в чем они хороши, единственный способ использования — показать людям, как выглядят доли. Единственная задача диаграммы выше — показать, как выглядит 32 из 100.
На прошлой неделе я прокомментировал, что круговая диаграмма — это Nickelback от мира визуализации данных. Этот выпад широко распространился. Но я пришел к выводу, что есть даже более подходящая метафора. Круговые диаграммы — Аквамен от мира визуализации данных.
Аквамен хорош только в одном. Даже так, другие супергерои DC зачастую могут выполнить работу Аквамена лучше, чем он сам. Супермен задержит дыхание под водой, у Бэтмена просто есть подлодка. Если будет тонуть нефтяной танкер, кого вы позовете? Аквамена? Или Супермена? Начинаешь задумываться, зачем вообще пригласили Аквамена.
И когда появляется настоящий шанс для Аквамена или круговой диаграммы принести пользу — может вам нужно поговорить с рыбой или объяснить, как выглядит 32% в круге — возникает сомнение, а нужно ли это вовсе. Просто перестаньте использовать круговые диаграммы. Они бесполезны, с ними легко облажаться, и они не справляются с единственной задачей диаграмм — сделать информацию визуально наглядной. Круговые диаграммы — это Аквамен.
Так что же использовать?
Как твитнул Edward Tufte, дата-сайентист, который подробно писал о неудаче круговой диаграммы:
Пользователи круговых диаграмм заслуживают того же подозрения+скептицизма, что люди, которые путают тся/ться. Для сравнения используйте маленькие таблицы, предложения, но не круговые диаграммы. Edward Tufte (@EdwardTufte)
Как всегда ждём вопросы и комментарии тут или можно зайти на день открытых дверей к Александру.
Распределения диаграмма — это… Что такое Распределения диаграмма?
Распределения диаграмма
        двигателя внутреннего сгорания, графическое изображение зависимости моментов открытия и закрытия клапанов (окон) от положения поршня (угла поворота коленчатого вала двигателя). На круговой Р. д. (рис.) положение клапанов определяется углами опережения (запаздывания) моментов открытия (закрытия) клапанов относительно верхней и нижней мёртвых точек (См. Мёртвая точка) поршня. С увеличением быстроходности двигателей продолжительность открытия клапанов увеличивается, т.к. опережение открытия выпускного клапана и запаздывание его закрытия обеспечивают лучшую очистку цилиндра от отработавших газов, а опережение открытия и запаздывание закрытия впускного клапана позволяют улучшить наполнение цилиндра свежей горючей смесью.
         А. А. Сабинин.

        Круговая диаграмма распределения.
Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия. 1969—1978.
Распределения
Распределения по труду закон
Смотреть что такое «Распределения диаграмма» в других словарях:
РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИАГРАММА — поршневой машины графич. изображение зависимости времени открытия и закрытия окон (клапанов) для подвода и отвода рабочего тела от угла поворота коленчатого вала (и соответственно от положения поршня). Р. д. изображают в полярной системе… … Большой энциклопедический политехнический словарь
ДИАГРАММА — ДИАГРАММА, наиболее распространенная форма графических изображений (см.), состоящая в том, что для выражения тех или иных количественных свойств явлений или для выражения закономерностей, установленных при помощи статистики, пользуются различными … Большая медицинская энциклопедия
ДИАГРАММА ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА — графический способ изображения гранулометрического состава отдельной г. п. или многих. Для изображения состава отдельной г. п. строят столбчатые диаграммы, циклограммы, кривые распределения в нарастающие кривые. Анализ Д. г. с. позволяет судить о … Геологическая энциклопедия
диаграмма или схема распределения нагрузок — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN load chart … Справочник технического переводчика
диаграмма или схема распределения энергоресурсов — (напр. в США включает производство по видам энергии, потребление по секторам экономики, экспорт и др.) [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN energy flow chart … Справочник технического переводчика
диаграмма распределения нагрузки — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN load distribution diagramloading diagram … Справочник технического переводчика
диаграмма распределения потребления электроэнергии между разными системами (группами потребителей) здания (объекта потребления электроэнергии) — — [Интент] Тематики электротехника, основные понятия EN relative sharesrelative shares of applications … Справочник технического переводчика
диаграмма распределения скоростей — треугольник скоростей — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом Синонимы треугольник скоростей EN velocity diagram … Справочник технического переводчика
диаграмма распределения точек — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN scatter diagram … Справочник технического переводчика
Диаграмма остойчивости судна — график зависимости изменения восстанавливающего момента от угла накренения судна. В зависимости от скорости нарастания сил, кренящих судно, различают диаграмму статической остойчивости и диаграмму динамической остойчивости. Диаграмма остойчивости … Морской словарь

Распределение частот
: гистограммы | Nave
Гистограммы — отличный способ визуализировать данные и отслеживать ключевые показатели эффективности, потому что они настолько ясны и просты для чтения. Они являются предпочтительным методом простого и понятного представления больших объемов данных. Что такое гистограмма и как она помогает анализировать данные?
Что такое гистограмма?
Гистограмма — это график, который часто используется в математике и статистике. Гистограммы используются для измерения частоты появления значений или диапазонов значений в наборе данных.На горизонтальной оси обычно отображается измеренное значение — либо непрерывная числовая переменная, такая как высота, расстояние или время, либо дискретное счетное значение, например количество элементов. Вертикальная ось показывает частоту , на которой отображается это значение или диапазон значений.
Деления гистограммы могут быть дискретными числовыми блоками (1, 2, 3) или, в случае диапазона, интервалов классов или интервалов (0-10, 10-20, 20-30). Самое важное, что нужно помнить, это то, что не должно быть пробелов между числами или диапазонами чисел — каждая часть диапазона значений отображается по горизонтальной оси.
Для непрерывной измеряемой переменной интервалы между классами могут быть оценочными или рассчитанными методом проб и ошибок. Их следует выбирать так, чтобы форма графика напоминала кривую распределения, подобную гистограммам, показанным выше.
Гистограммы и гистограммы: категориальные и количественные
Гистограммы имеют общие характеристики с традиционными столбчатыми диаграммами — они измеряют частоту и используют схожий макет. Однако есть ключевое отличие:
Гистограммы измеряют категориальных данных : данные, которые можно разделить на разные категории или типы
Гистограммы измеряют непрерывных количественных данных : данные, которые можно подсчитать
Гистограммы, безусловно, являются полезным инструментом для визуализации размера каждой категории, но гистограммы — лучший способ отобразить частотное распределение в диапазоне.Гистограммы также позволяют нам лучше анализировать набор данных и находить его среднее значение, медиану и режим.
Как читать диаграммы гистограмм
Мы можем использовать форму гистограммы, чтобы понять, как распределены наши частотные данные и в чем заключается основная тенденция набора данных.
Средние значения: среднее значение, медиана и мода
Средние значения можно рассчитать тремя способами. Различные методы могут давать одинаковые или разные значения в зависимости от задействованного набора данных. Рассмотрим этот простой набор данных:
1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 8
Среднее значение — это сумма всех значений в наборе данных, деленная на общее число. ценностей.Для этого набора данных среднее значение составляет 3,8. Когда упоминается среднее значение без указания того, является ли оно средним, медианным или модовым значением, это почти всегда среднее значение.
Медиана относится к среднему значению набора данных. Если имеется четное количество значений, берется средняя точка между двумя ближайшими значениями. Для этого набора данных среднее значение составляет 3,5.
Режим — это просто значение, которое появляется чаще всего. Для этого набора данных режим равен 5.
Три метода расчета, три различных средних.Цель усреднения — определить главную тенденцию ваших данных — ценность, вокруг которой сгруппированы ваши данные. Глядя на форму вашего частотного распределения, вы увидите, какое среднее значение лучше всего отражает эту центральную тенденцию.
МЫ ОБНАРУЖИВАЕМ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВАШЕГО РАБОЧЕГО ПРОЦЕССА
Оптимизируйте производительность с помощью аналитики Канбан
Просматривайте информационную панель с вашими данными
Формы распределения частот
Наиболее распространенным типом распределения частот является нормальное распределение (также известное как распределение Гаусса или колоколообразная кривая).Эта симметричная форма показывает значения, группирующиеся вокруг центрального пика с меньшим количеством экземпляров дальше. В нормальном распределении мода, медиана и среднее значение имеют одно и то же значение.
Наборы данных также могут быть смещены влево (отрицательно) или вправо (положительно). Вместо симметричной кластеризации вокруг центрального значения, гораздо более высокие или более низкие значения искажают форму графика. В этих случаях мода, медиана и среднее значение различаются. Для искаженных данных наилучшим отражением центральной тенденции является медиана.
На некоторых гистограммах отображаются два пика. Это известно как бимодальное распределение. Это распределение указывает на то, что в вашем наборе данных есть две перекрывающиеся группы. Мы рекомендуем попытаться разделить группы, чтобы получить более четкое представление о данных.
Одним из наиболее важных показателей метода Канбан является продуктивность вашей команды. Он измеряется количеством рабочих элементов, выполненных за период времени (день, неделя, месяц). Этот показатель известен как пропускная способность.Наиболее эффективным способом визуализации изменения пропускной способности во времени является использование гистограммы пропускной способности. Отслеживание продуктивности вашей команды с течением времени позволит вам измерить и улучшить свои возможности.
Используете ли вы гистограммы для отслеживания ключевых показателей эффективности? Какие закономерности вы замечаете в своих данных? Расскажите о своем опыте в комментариях!
Графики распределения данных | WebDataRocks
В заключительной части проекта визуализации данных мы обсудим диаграммы, которые визуализируют распределение одномерных и двумерных данных.
Гистограмма
Гистограмма — это наиболее часто используемый тип графика для визуализации распределения. Он показывает частоту значений в данных, группируя их в интервалы или классы равного размера (так называемые ячейки). Таким образом, он дает вам представление о приблизительном распределении вероятностей ваших количественных данных.
Структура
Гистограмма состоит из вертикальных или горизонтальных полос. Высота каждой полосы соответствует частоте значений, попадающих в эту ячейку.Изменяя ширину бункера, вы также меняете количество ячеек — это повлияет на форму распределения.
Назначение
Для визуального представления распределения одномерных данных. Кроме того, с помощью гистограммы вы можете выяснить информацию о центре, разбросе, асимметрии данных, а также об экстремальных значениях, отсутствующих или нетипичных значениях (выбросах). Кроме того, вы можете проверить, есть ли у данных несколько режимов.
Не следует путать гистограммы с гистограммами или столбчатыми диаграммами — хотя эти графики похожи на , , они играют совершенно разные роли в визуализации данных:
Гистограмма показывает частоту непрерывных значений, которые сгруппированы в диапазоны ряда данных, и представляет распределение, в то время как столбчатая диаграмма сравнивает значения категориальных данных.
Наиболее заметная визуальная разница заключается в наличии промежутков между столбцами: на гистограмме нет промежутков между столбцами, но они могут быть в столбчатой / столбчатой диаграмме.
Переставить столбцы на гистограмме невозможно. С помощью гистограммы это можно сделать без потери смысла.
Столбцы гистограммы имеют одинаковую ширину, а столбцы гистограммы — нет.
Пример
Распределение населения страны:
Участок с усами и усами
Диаграмма ящиков и усов — одна из самых популярных диаграмм, когда дело доходит до статистического анализа распределения данных.
Структура
Поле содержит три важных числа: первый квартиль , медиана и третий квартиль. Два других числа — минимум и максимум — они представлены усами .
Эти пять чисел делят набор данных на разделы. Каждый раздел содержит около 25% данных.
Пример
Заключение
Сегодня вы узнали больше о диаграммах, которые можно использовать для визуализации распределения данных.Мы рекомендуем вам учиться на практике и пытаться создавать такие диаграммы в своем проекте анализа данных.
Что дальше?
Хотите узнать о других типах диаграмм? Приглашаем вас прочитать предыдущие сообщения в блоге проекта визуализации данных:
Список литературы
Распределение частот для количественных данных
Руководство по нанесению графиков распределения частот
Частотное распределение событий — это количество раз, когда каждое событие произошло в эксперименте или исследовании.
Цели обучения
Определите статистическую частоту и проиллюстрируйте, как ее можно изобразить графически.
Основные выводы
Ключевые моменты
Распределение частот может отображаться в виде таблицы, гистограммы, линейного графика, точечного графика или круговой диаграммы, и это лишь некоторые из них.
Гистограмма — это графическое представление табулированных частот, показанных в виде смежных прямоугольников, построенных на дискретных интервалах (бинах), с площадью, равной частоте наблюдений в интервале.
Не существует «наилучшего» количества ячеек, и разные размеры ячеек могут выявить разные особенности данных.
Распределение частот может отображаться в виде таблицы, гистограммы, линейного графика, точечного графика или круговой диаграммы, и это лишь некоторые из них.
Ключевые термины
частота : количество раз, когда событие произошло в эксперименте (абсолютная частота)
гистограмма : представление табулированных частот, показанных в виде смежных прямоугольников, построенных на дискретных интервалах (бинах), с площадью, равной частоте наблюдений в интервале
В статистике частота (или абсолютная частота) события — это количество раз, когда событие произошло в эксперименте или исследовании.Эти частоты часто графически представлены в виде гистограмм. Относительная частота (или эмпирическая вероятность) события относится к абсолютной частоте, нормированной на общее количество событий. Значения всех событий могут быть нанесены на график для получения частотного распределения.
Гистограмма — это графическое представление табулированных частот, показанных в виде смежных прямоугольников, построенных на дискретных интервалах (бинах) с площадью, равной частоте наблюдений в интервале.Высота прямоугольника также равна плотности частот интервала, то есть частоте, деленной на ширину интервала. Общая площадь гистограммы равна количеству данных. Пример частотного распределения букв алфавита в английском языке показан на гистограмме в.
Частота букв в английском языке : Типичное распределение букв в тексте на английском языке.
Гистограмма также может быть нормализована с отображением относительных частот.Затем он показывает долю случаев, которые попадают в каждую из нескольких категорий, с общей площадью, равной 1. Категории обычно указываются как последовательные, неперекрывающиеся интервалы переменной. Категории (интервалы) должны быть смежными и часто выбираются одинакового размера. Прямоугольники гистограммы нарисованы так, чтобы они касались друг друга, чтобы указать, что исходная переменная является непрерывной.
Не существует «наилучшего» количества ячеек, и разные размеры ячеек могут выявить разные особенности данных.Некоторые теоретики пытались определить оптимальное количество интервалов, но эти методы обычно делают строгие предположения о форме распределения. В зависимости от фактического распределения данных и целей анализа может потребоваться разная ширина бинов, поэтому для определения подходящей ширины обычно необходимы эксперименты.
Выбросы
В статистике выброс — это наблюдение, численно удаленное от остальных данных.
Цели обучения
Обсудите выбросы с точки зрения их причин и последствий, выявления и исключения.
Основные выводы
Ключевые моменты
Выбросы могут возникать случайно, из-за человеческой ошибки или неисправности оборудования.
Выбросы могут указывать на ненормальное распределение или могут быть просто естественными отклонениями, которые происходят в большой выборке.
Если не будет установлено, что отклонение несущественно, неразумно игнорировать наличие выбросов.
Не существует строгого математического определения того, что является выбросом; таким образом, определение того, является ли наблюдение выбросом, в конечном итоге является субъективным опытом.
Ключевые термины
межквартильный размах : разница между первым и третьим квартилями; надежная мера дисперсии выборки.
стандартное отклонение : мера того, насколько разбросаны значения данных вокруг среднего, определяемого как квадратный корень из дисперсии
искажено : предвзятое или искаженное (относящееся к статистике или информации).
Что такое выброс?
В статистике выброс — это наблюдение, численно удаленное от остальных данных.Выбросы могут возникать случайно в любом распределении, но они часто указывают либо на ошибку измерения, либо на популяцию, имеющую распределение с тяжелыми хвостами. В первом случае нужно отбросить выбросы или использовать статистику, устойчивую к ним. В последнем случае выбросы указывают на то, что распределение искажено и что следует быть очень осторожными при использовании инструментов или интуиции, предполагающих нормальное распределение.
Выбросы : эта прямоугольная диаграмма показывает, где находятся штаты США по размеру.Род-Айленд, Техас и Аляска находятся за пределами нормального диапазона данных и поэтому в данном случае считаются выбросами.
В большинстве больших выборок данных некоторые точки данных будут дальше от среднего значения выборки, чем это считается разумным. Это может быть из-за случайной систематической ошибки или недостатков теории, которая породила предполагаемое семейство вероятностных распределений, или может быть, что некоторые наблюдения далеки от центра данных. Таким образом, выбросы могут указывать на ошибочные данные, ошибочные процедуры или области, в которых определенная теория может быть неверной.Однако в больших выборках следует ожидать небольшого количества выбросов, и они обычно не связаны с каким-либо аномальным состоянием.
Выбросы, являющиеся наиболее экстремальными наблюдениями, могут включать в себя максимум или минимум выборки, или и то, и другое, в зависимости от того, являются они чрезвычайно высокими или низкими. Однако максимум и минимум выборки не всегда являются выбросами, потому что они не могут быть необычно далекими от других наблюдений.
Интерпретация статистических данных, полученных из наборов данных, включающих выбросы, может вводить в заблуждение.Например, представьте, что мы вычисляем среднюю температуру 10 предметов в комнате. Девять из них имеют температуру от 20 ° до 25 ° по Цельсию, но духовка имеет температуру 175 ° C. В этом случае среднее значение данных будет между 20 ° и 25 ° C, но средняя температура будет между 35,5 ° и 40 ° C. Медиана лучше отражает температуру объекта, отобранного случайным образом, чем среднее значение; однако интерпретация среднего значения как «типичного образца», эквивалентного медиане, неверна. Этот случай показывает, что выбросы могут указывать на точки данных, которые принадлежат к другой совокупности, чем остальная часть набора выборки.Оценщики, способные справляться с выбросами, считаются надежными. Медиана — надежная статистика, а среднее — нет.
Причины выбросов
Выбросы могут иметь множество аномальных причин. Например, физическое устройство для проведения измерений могло иметь временную неисправность или могла иметь место ошибка при передаче или транскрипции данных. Выбросы также могут возникать из-за изменений в поведении системы, мошенничества, человеческой ошибки, ошибки прибора или просто из-за естественных отклонений в популяциях.Образец мог быть загрязнен элементами, не относящимися к исследуемой популяции. В качестве альтернативы, выброс может быть результатом ошибки в предполагаемой теории, требующей дальнейшего исследования исследователем.
Если не будет установлено, что отклонение несущественно, не рекомендуется игнорировать наличие выбросов. Особого внимания требуют выбросы, которые трудно объяснить.
Выявление выбросов
Не существует строгого математического определения того, что является выбросом.Таким образом, определение того, является ли наблюдение выбросом, в конечном итоге является субъективным делом. Методы на основе моделей, которые обычно используются для идентификации, предполагают, что данные получены из нормального распределения, и выявляют наблюдения, которые считаются «маловероятными» на основе среднего значения и стандартного отклонения. Другие методы отмечают наблюдения, основанные на таких показателях, как межквартильный размах (IQR). Например, некоторые люди используют правило [latex] 1.5 \ cdot \ text {IQR} [/ latex]. Это определяет выброс как любое наблюдение, которое падает [латекс] 1.5 \ cdot \ text {IQR} [/ latex] ниже первого квартиля или любое наблюдение, которое падает [latex] на 1,5 \ cdot \ text {IQR} [/ latex] выше третьего квартиля.
Работа с выбросами
Удаление резко отклоняющихся данных — спорная практика, которую не одобряют многие ученые и преподаватели. Хотя математические критерии обеспечивают объективный и количественный метод отклонения данных, они не делают практику более обоснованной с научной или методологической точки зрения, особенно в небольших наборах или в тех случаях, когда нельзя предположить нормальное распределение.Отклонение выбросов более приемлемо в тех областях практики, где достоверно известны лежащая в основе модель измеряемого процесса и обычное распределение ошибки измерения. Выбросы, возникающие из-за ошибки показаний прибора, можно исключить, но желательно, чтобы показания были по крайней мере проверены.
Даже когда модель нормального распределения подходит для анализируемых данных, выбросы ожидаются для больших размеров выборки и не должны автоматически отбрасываться, если это так.Приложение должно использовать алгоритм классификации, устойчивый к выбросам, для моделирования данных с естественными выбросами. Кроме того, следует учитывать возможность того, что основное распределение данных не является приблизительно нормальным, а скорее искажено.
Относительное распределение частот
Относительная частота — это доля или доля случаев, когда значение встречается в наборе данных.
Цели обучения
Определите относительную частоту и постройте относительное частотное распределение.
Основные выводы
Ключевые моменты
Чтобы найти относительные частоты, разделите каждую частоту на общее количество точек данных в выборке.
Относительные частоты могут быть записаны в виде дробей, процентов или десятичных знаков. Сумма столбца должна составлять 1 (или 100%).
Единственное различие между графиком относительного распределения частот и графиком распределения частот заключается в том, что на вертикальной оси используется пропорциональная или относительная частота, а не простая частота.
Совокупная относительная частота (также называемая оживлением) — это накопление предыдущих относительных частот.
Ключевые термины
накопленная относительная частота : накопление предыдущих относительных частот
относительная частота : доля или доля случаев, когда значение встречается
гистограмма : представление табулированных частот, показанных в виде смежных прямоугольников, построенных на дискретных интервалах (бинах), с площадью, равной частоте наблюдений в интервале
Что такое относительное распределение частот?
Относительная частота — это доля или доля случаев, когда значение встречается.Чтобы найти относительные частоты, разделите каждую частоту на общее количество точек данных в выборке. Относительные частоты могут быть записаны в виде дробей, процентов или десятичных знаков.
Как построить относительное распределение частот
Построение относительного частотного распределения не сильно отличается от построения регулярного частотного распределения. Начальный процесс такой же, и при создании классов для данных необходимо использовать те же правила. Напомним следующее:
Каждое значение данных должно соответствовать только одному классу (классы являются взаимоисключающими).
Классы должны быть одинакового размера.
Занятия не должны быть открытыми.
Попробуйте использовать от 5 до 20 классов.
Создайте таблицу распределения частот, как обычно. Однако на этот раз вам нужно будет добавить третий столбец. Первый столбец должен быть помечен как Class или Category . Второй столбец должен быть помечен как Частота . Третий столбец должен быть помечен как Относительная частота .Заполните пределы вашего класса в первом столбце. Затем подсчитайте количество точек данных, попадающих в каждый класс, и запишите это число во второй столбец.
Далее начинаем заполнять третью колонку. Записи будут рассчитаны путем деления частоты этого класса на общее количество точек данных. Например, предположим, что у нас есть частота 5 в одном классе, и всего 50 точек данных. Относительная частота для этого класса будет рассчитана следующим образом:
[латекс] \ displaystyle \ frac {5} {50} = 0.10 [/ латекс]
Вы можете записать относительную частоту в десятичном формате (0,10), в виде дроби ([latex] \ frac {1} {10} [/ latex]) или в процентах (10%). Поскольку мы имеем дело с пропорциями, столбец относительной частоты должен давать в сумме 1 (или 100%). Он может немного отличаться из-за округления.
Относительные частотные распределения часто отображаются в виде гистограмм и частотных полигонов. Единственная разница между графиком относительного распределения частот и графиком распределения частот заключается в том, что на вертикальной оси используется пропорциональная или относительная частота, а не простая частота.
Гистограмма относительной частоты : На этом графике показана гистограмма относительной частоты. Обратите внимание, что на вертикальной оси указаны проценты, а не простые частоты.
Кумулятивное относительное распределение частот
Так же, как мы используем кумулятивные распределения частот при обсуждении простых частотных распределений, мы также часто используем кумулятивные распределения частот, когда имеем дело с относительной частотой. Накопленная относительная частота (также называемая ogive ) — это накопление предыдущих относительных частот.Чтобы найти совокупные относительные частоты, добавьте все предыдущие относительные частоты к относительной частоте для текущей строки.
Кумулятивные распределения частот
Кумулятивное частотное распределение отображает промежуточную сумму всех предшествующих частот в частотном распределении.
Цели обучения
Определите совокупную частоту и постройте совокупное частотное распределение.
Основные выводы
Ключевые моменты
Чтобы создать совокупное частотное распределение, начните с создания регулярного частотного распределения с добавлением одного дополнительного столбца.
Чтобы заполнить столбец совокупной частоты, добавьте все частоты в этом классе и во всех предыдущих классах.
Кумулятивные частотные распределения часто отображаются в виде гистограмм и частотных полигонов.
Ключевые термины
гистограмма : представление табулированных частот, показанных в виде смежных прямоугольников, построенных на дискретных интервалах (бинах), с площадью, равной частоте наблюдений в интервале
Распределение частот : представление в графическом или табличном формате, которое отображает количество наблюдений в заданном интервале
Что такое кумулятивное распределение частот?
Кумулятивное частотное распределение — это сумма класса и всех нижестоящих классов в частотном распределении.Вместо того, чтобы отображать частоты из каждого класса, кумулятивное распределение частот отображает промежуточную сумму всех предшествующих частот.
Как построить кумулятивное распределение частот
Построение совокупного частотного распределения не сильно отличается от построения регулярного частотного распределения. Начальный процесс такой же, и при создании классов для данных необходимо использовать те же правила. Напомним следующее:
Каждое значение данных должно соответствовать только одному классу (классы являются взаимоисключающими).
Классы должны быть одинакового размера.
Занятия не должны быть открытыми.
Попробуйте использовать от 5 до 20 классов.
Создайте таблицу распределения частот, как обычно. Однако на этот раз вам нужно будет добавить третий столбец. Первый столбец должен быть помечен как Class или Category . Второй столбец должен быть помечен как Частота . Третий столбец должен быть помечен как Суммарная частота .Заполните пределы вашего класса в первом столбце. Затем подсчитайте количество точек данных, которые попадают в каждый класс, и запишите это число во второй столбец.
Далее начинаем заполнять третью колонку. Первая запись будет такой же, как первая запись в столбце Частота . Вторая запись будет суммой первых двух записей в столбце Frequency , третья запись будет суммой первых трех записей в столбце Frequency и т. Д. Последняя запись в столбце Cumulative Frequency должно равняться количеству общих точек данных, если математические расчеты были выполнены правильно.
Графическое отображение совокупного распределения частот
Существует несколько способов графического отображения совокупного частотного распределения. Гистограммы являются общими, как и частотные полигоны. Полигоны частот — это графическое устройство для понимания формы распределений. Они служат той же цели, что и гистограммы, но особенно полезны при сравнении наборов данных.
Полигон частот : На этом графике показан пример многоугольника совокупной частоты.
Гистограммы частот : На этом изображении показана разница между обычной гистограммой и гистограммой совокупной частоты.
Графики количественных данных
График — это графический метод для представления набора данных, обычно в виде графика, показывающего взаимосвязь между двумя или более переменными.
Цели обучения
Определите общие графики, используемые в статистическом анализе.
Основные выводы
Ключевые моменты
Графические процедуры, такие как графики, используются для понимания набора данных с точки зрения предположений тестирования, выбора модели, проверки модели, выбора оценщика, идентификации взаимосвязей, определения влияния факторов или обнаружения выбросов.
Статистические графики дают представление об аспектах базовой структуры данных.
Графики также можно использовать для решения некоторых математических уравнений, обычно путем определения пересечения двух графиков.
Ключевые термины
гистограмма : представление табулированных частот, показанных в виде смежных прямоугольников, построенных на дискретных интервалах (бинах), с площадью, равной частоте наблюдений в интервале
участок : график или диаграмма, нарисованная вручную или созданная механическим или электронным устройством
Диаграмма рассеяния : Тип отображения с использованием декартовых координат для отображения значений двух переменных для набора данных.
График — это графический метод для представления набора данных, обычно в виде графика, показывающего взаимосвязь между двумя или более переменными. Графики функций используются в математике, естественных науках, технике, технологиях, финансах и других областях, где было бы полезно визуальное представление взаимосвязи между переменными. Графики также могут использоваться для считывания значения неизвестной переменной, построенной как функция известной. Графические процедуры также используются, чтобы получить представление о наборе данных с точки зрения:
допущения при тестировании,
выбор модели,
проверка модели,
выбор оценщика,
идентификация родства,
Определение эффекта фактора
, или
Обнаружение выбросов.
Графики играют важную роль в статистике и анализе данных. Процедуры здесь можно в общих чертах разделить на две части: количественную и графическую. Количественные методы — это набор статистических процедур, позволяющих получить числовые или табличные данные. Вот некоторые примеры количественных методов:
проверка гипотез,
дисперсионный анализ,
точечных оценок и доверительных интервалов, а также
регрессия наименьших квадратов.
Существует также множество статистических инструментов, обычно называемых графическими методами, которые включают:
точечные диаграммы,
гистограмм,
вероятностных графиков,
участков,
коробчатых графиков и
квартальных участков.
Ниже приведены краткие описания некоторых из наиболее распространенных участков:
Точечная диаграмма: это тип математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений двух переменных для набора данных. Данные отображаются в виде набора точек, каждая из которых имеет значение одной переменной, определяющей положение на горизонтальной оси, и значение другой переменной, определяющей положение на вертикальной оси. Этот вид графика также называется точечной диаграммой, точечной диаграммой, точечной диаграммой или точечной диаграммой.
Гистограмма: В статистике гистограмма — это графическое представление распределения данных. Это оценка распределения вероятностей непрерывной переменной или может использоваться для построения графика частоты события (количества раз, когда событие происходит) в эксперименте или исследовании.
Ящичковая диаграмма: в описательной статистике ящичковая диаграмма, также известная как диаграмма с ячейками и усами, представляет собой удобный способ графического изображения групп числовых данных с помощью их пятизначных сводок (наименьшее наблюдение, нижний квартиль (Q1), медиана (Q2), верхний квартиль (Q3) и наибольшее наблюдение).Коробчатая диаграмма также может указывать, какие наблюдения, если таковые имеются, могут считаться выбросами.
Диаграмма рассеяния : это пример диаграммы рассеяния, отображающей время ожидания между извержениями и продолжительность извержения гейзера Old Faithful в национальном парке Йеллоустоун, штат Вайоминг, США.
Типичные формы
Распределения могут быть симметричными или асимметричными в зависимости от того, как падают данные.
Цели обучения
Оцените формы симметричного и асимметричного распределения частот.
Основные выводы
Ключевые моменты
Нормальное распределение — это симметричное распределение, в котором среднее и медиана равны. Большинство данных сгруппировано в центре.
Говорят, что асимметричное распределение положительно смещено (или смещено вправо), если хвост на правой стороне гистограммы длиннее левой.
Говорят, что асимметричное распределение отрицательно смещено (или смещено влево), если хвост в левой части гистограммы длиннее правой.
Распределения также могут быть одномодальными, бимодальными или мультимодальными.
Ключевые термины
стандартное отклонение : мера того, насколько разбросаны значения данных вокруг среднего, определяемого как квадратный корень из дисперсии
эмпирическое правило : 68% наблюдений нормального распределения находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего, 95% — в пределах двух и 99,7% — в пределах трех.
асимметрия : мера асимметрии распределения вероятностей действительной случайной величины; — третий стандартизованный момент, определяемый как где — третий момент относительно среднего значения, а — стандартное отклонение.
Распределительные формы
В статистике распределения могут принимать самые разные формы. Рассмотрение формы распределения возникает при статистическом анализе данных, где простая количественная описательная статистика и методы построения графиков, такие как гистограммы, могут привести к выбору определенного семейства распределений для целей моделирования.
Симметричные распределения
В симметричном распределении две стороны распределения являются зеркальным отображением друг друга.Нормальное распределение — это пример действительно симметричного распределения значений элементов данных. Когда гистограмма строится на значениях, которые нормально распределены, форма столбцов образует симметричную форму колокола. Вот почему это распределение также известно как «нормальная кривая» или «колоколообразная кривая». «В истинно нормальном распределении среднее значение и медиана равны, и они появляются в центре кривой. Кроме того, существует только один режим, и большая часть данных сгруппирована вокруг центра. Более экстремальные значения по обе стороны от центра становятся более редкими по мере увеличения расстояния от центра.Около 68% значений лежат в пределах одного стандартного отклонения (σ) от среднего, около 95% значений находятся в пределах двух стандартных отклонений и около 99,7% находятся в пределах трех стандартных отклонений. Это известно как эмпирическое правило или правило трех сигм.
Нормальное распределение : На этом изображении показано нормальное распределение. Около 68% данных находятся в пределах одного стандартного отклонения, около 95% — в пределах двух стандартных отклонений и 99,7% — в пределах трех стандартных отклонений.
Асимметричные распределения
При асимметричном распределении две стороны не будут зеркальным отображением друг друга.Асимметрия — это тенденция к тому, что значения чаще встречаются у верхнего или нижнего конца оси абсцисс. Когда гистограмма строится для искаженных данных, можно определить асимметрию, глядя на форму распределения.
Говорят, что распределение положительно смещено (или смещено вправо), если хвост в правой части гистограммы длиннее левой. Большинство значений имеют тенденцию группироваться по направлению к левой стороне оси x (то есть меньшие значения) со все меньшим количеством значений с правой стороны оси x (т. Е. Меньшие значения).е., большие значения). В этом случае медиана меньше среднего.
Положительно перекошенное распределение : Говорят, что это распределение положительно перекошено (или смещено вправо), потому что хвост в правой части гистограммы длиннее левой.
Говорят, что распределение отрицательно смещено (или смещено влево), если хвост в левой части гистограммы длиннее правой. Большинство значений имеют тенденцию сгруппироваться по направлению к правой стороне оси x (т.е.е., большие значения), со все меньшими значениями в левой части оси x (то есть меньшие значения). В этом случае медиана больше среднего.
Распределение с отрицательным перекосом : Говорят, что это распределение имеет отрицательный перекос (или перекос влево), потому что хвост в левой части гистограммы длиннее правой.
Когда данные искажены, медиана обычно является более подходящей мерой центральной тенденции, чем среднее значение.
Другие формы распределения
Одномодальное распределение происходит, если есть только один «пик» (или наивысшая точка) в распределении, как было замечено ранее в нормальном распределении. Это означает, что для данных существует один режим (значение, которое встречается чаще, чем любое другое). Бимодальное распределение происходит при наличии двух режимов. Также возможны мультимодальные распределения с более чем двумя режимами.
Z-баллы и расположение в распределении
[latex] \ text {z} [/ latex] -score — это стандартное отклонение со знаком, если наблюдение превышает среднее значение распределения.
Цели обучения
Определите [latex] \ text {z} [/ latex] -scores и продемонстрируйте, как они преобразуются из исходных оценок
Основные выводы
Ключевые моменты
Положительный результат [latex] \ text {z} [/ latex] представляет собой наблюдение выше среднего, а отрицательный [latex] \ text {z} [/ latex] -счет представляет наблюдение ниже среднего.
Мы получаем оценку [latex] \ text {z} [/ latex] в процессе преобразования, известном как стандартизация или нормализация.
[latex] \ text {z} [/ latex] -scores наиболее часто используются для сравнения образца со стандартным нормальным отклонением (стандартное нормальное распределение, с [latex] \ mu = 0 [/ latex] и [latex] \ sigma = 1 [/ latex]).
Хотя [latex] \ text {z} [/ latex] -scores можно определить без предположений о нормальности, они могут быть определены только в том случае, если известны параметры популяции.
[latex] \ text {z} [/ latex] -scores позволяют оценить, насколько нецелевой процесс работает.
Ключевые термины
t-статистика Стьюдента : отношение отклонения оценочного параметра от его условного значения и его стандартной ошибки
z-score : стандартизованное значение наблюдения $ x $ из распределения, которое имеет среднее значение $ \ mu $ и стандартное отклонение $ \ sigma $.
необработанная оценка : исходное наблюдение, которое не было преобразовано в оценку $ z $
[latex] \ text {z} [/ latex] -score — это стандартное отклонение со знаком, если наблюдение превышает среднее значение распределения. Таким образом, положительный результат [latex] \ text {z} [/ latex] представляет собой наблюдение выше среднего, а отрицательный [latex] \ text {z} [/ latex] -счет представляет наблюдение ниже среднего. Мы получаем оценку [latex] \ text {z} [/ latex] с помощью процесса преобразования, известного как стандартизация или нормализация.
баллов [latex] \ text {z} [/ latex] также называют стандартными баллами, значениями [latex] \ text {z} [/ latex], нормальными баллами или стандартизованными переменными. Использование «[latex] \ text {z} [/ latex]» связано с тем, что нормальное распределение также известно как «распределение [latex] \ text {z} [/ latex]». Показатели [latex] \ text {z} [/ latex] чаще всего используются для сравнения образца со стандартным нормальным отклонением (стандартное нормальное распределение, с [latex] \ mu = 0 [/ latex] и [latex] \ sigma = 1 [/ латекс]).
Хотя [latex] \ text {z} [/ latex] -scores можно определить без предположений о нормальности, они могут быть определены только в том случае, если известны параметры популяции.Если имеется только набор образцов, то аналогичное вычисление с выборочным средним и стандартным отклонением выборки дает статистику Стьюдента [latex] \ text {t} [/ latex].
Расчет на основе исходной оценки
Необработанная оценка — это исходные данные или наблюдения, которые не были преобразованы. Это может включать, например, исходный результат, полученный студентом на тесте (то есть количество правильно ответивших вопросов), в отличие от этой оценки после преобразования в стандартную оценку или процентильный ранг.Оценка [latex] \ text {z} [/ latex], в свою очередь, дает оценку того, насколько нецелевой процесс работает.
Преобразование исходной оценки [latex] \ text {x} [/ latex] в оценку [latex] \ text {z} [/ latex] можно выполнить с помощью следующего уравнения:
[латекс] \ text {z} = \ dfrac {\ text {x} — \ mu} {\ sigma} [/ latex]
где [latex] \ mu [/ latex] — это среднее значение для популяции, а [latex] \ sigma [/ latex] — это стандартное отклонение для генеральной совокупности. Абсолютное значение [latex] \ text {z} [/ latex] представляет собой расстояние между исходной оценкой и средним значением генеральной совокупности в единицах стандартного отклонения.[latex] \ text {z} [/ latex] отрицательно, если исходная оценка ниже среднего, и положительно, когда исходная оценка выше среднего.
Ключевым моментом является то, что для вычисления [latex] \ text {z} [/ latex] требуется среднее значение генеральной совокупности и стандартное отклонение генеральной совокупности, а не среднее значение выборки или отклонение выборки. Это требует знания параметров совокупности, а не статистики выборки, взятой из интересующей совокупности. Однако в случаях, когда невозможно измерить каждого члена генеральной совокупности, стандартное отклонение можно оценить с помощью случайной выборки.
Нормальное распределение и весы : Здесь представлена диаграмма, в которой сравниваются различные методы оценки при нормальном распределении. Показатели [latex] \ text {z} [/ latex] для этого стандартного нормального распределения можно увидеть между процентилями и показателями [latex] \ text {t} [/ latex].
Как: отображать частотные распределения
Методы на основе классов
Гистограммы
{ Рис.1 }
Гистограмма — это график, на котором частоты интервалов классов непрерывных переменных представлены областями полосок с центром на «интервале классов» на горизонтальной оси (x). На рисунке представлена гистограмма приведенной выше массы крупного рогатого скота. Не существует «правильного количества» классов (иногда называемых ячейками) для гистограммы, хотя обычно рекомендуется от 12 до 20. Оптимальное количество зависит от количества наблюдений и (что особенно важно) от того, какие функции вы хотите выделить в распределении.Может потребоваться использовать несколько различных размеров бункеров, чтобы правильно изучить форму распределения.
Затем рисуется площадь каждого блока гистограммы, пропорциональная частоте его интервала. Если все интервалы классов имеют одинаковый размер, как это обычно бывает, высота каждого блока равна частоте классов по оси ординат.
При построении гистограммы предполагается, что вы имеете дело с непрерывной переменной — следовательно, полосы касаются друг друга, указывая на то, что границы классов являются смежными.Но убедитесь, что ваши классы не пересекаются. Таким образом, вам не следует указывать классы как 445–470 и 470–495, поскольку неясно, в какую категорию попадет значение 470.
Предупреждение: некоторые компьютерные программы, к сожалению, делают именно это.
Большинство из тех, что мы рассмотрели, помещают повторяющееся значение (в данном случае 470) в нижний класс (то есть 445 — 470). Мы настоятельно рекомендуем вам всегда проверять свое программное обеспечение, каким бы простым ни был анализ!
{ Рис.2 }
Мы также можем использовать гистограмму для отображения совокупного частотного распределения. Частотное распределение веса крупного рогатого скота более или менее симметрично, поэтому, когда мы строим кумулятивное частотное распределение, мы получаем s-образную (известную как сигмовидная) кривая. Этот дисплей полезен, когда мы хотим показать, какой процент людей меньше определенного значения. Например, 9 из 30 животных (30%) весили менее (или равную) 480 кг.Кумулятивная гистограмма распределения часто приводится в виде схемы только в виде ступенчатого графика, как показано здесь для тех же данных о весе крупного рогатого скота (второй график).
Многие графические пакеты предлагают кумулятивные графики в качестве альтернативы простым частотным гистограммам.
Полигоны частот
{ Рис. 3 }
Альтернативным методом отображения частотного распределения непрерывных переменных является использование многоугольника частот.Середины каждого интервала классов соединены прямыми линиями. Не забудьте также включить точки с нулевым наблюдением.
Эти два метода особенно полезны, если вы хотите построить более одного распределения на одном графике. Перекрывающиеся гистограммы могут сбивать с толку даже при наличии двух гистограмм, в то время как несколько полигонов могут отображаться вместе. Полигоны частот также более подходят, если у вас большое количество классов.
Стеблево-листовые участки
График «стебель-лист» — это способ отображения чисел в виде визуальной гистограммы.В отличие от гистограмм, при этом информация не теряется. Снова рассмотрим распределение веса скота:
Процедура следующая:
Запишите ведущую (ые) цифру (а) (каждую цифру, кроме последней) слева от вертикальной линии — они образуют основу . Эти ведущие цифры расположены в порядке от самого низкого (42) до самого высокого (57).
Затем присвойте последней цифре каждого числа его правильную позицию в зависимости от его первых цифр, образуя таким образом «листья».Обычно они могут принимать любое значение от 0, но в этом случае измерения были с точностью до 5 кг, поэтому листья могут принимать только значения 0 или 5. Таким образом, для первого числа (420) запишите 0 справа от 42, и так далее, пока не будут выполнены все 30 чисел.
Мы показали график стволовых и листовых рядом с гистограммой тех же данных на его стороне для удобства сравнения. В этом случае единственная дополнительная информация, которую мы сохраняем на графике «стебель-лист», — это числа 0 и 5, но обычно график «стебель-лист» будет иметь гораздо больше деталей, чем гистограмма.Если вы хотите сравнить два одинаковых набора данных, вы можете отобразить их на графике, построенном по принципу «стебель-лист». В основном они используются для иллюстрации абсолютных частот относительно небольших выборок.
{ Рис. 4 }
Линейные и гистограммы
{ Рис. 10 }
«Линейная диаграмма» или «гистограмма» может использоваться для представления частот дискретных переменных измерения (а также порядковых и номинальных переменных) высотой линий с центром на значении (или классе). ) по горизонтальной оси (x).Они похожи на гистограммы, но полосы не касаются друг друга. Это подчеркивает дискретный характер переменной. На первом рисунке представлена линейная диаграмма распределения количества самок водяных полевок на колонию. На втором рисунке показана столбиковая диаграмма для той же переменной. Для относительных частот высота линии / полосы представляет процент наблюдений в этом классе. Полосы также можно рисовать горизонтально, а не вертикально. Одна из форм столбиковой диаграммы — столбиковая диаграмма отклонения — имеет горизонтальную линию посередине с полосами сверху и снизу, указывающими на отклонение от нуля.
{ Рис. 11 }
Первый рисунок представляет собой столбчатую диаграмму, показывающую количество самок и самцов полевок в каждой колонии. Количество самцов просто добавляется к количеству самок и отображается другим цветом или штриховкой. Другой способ показать ту же информацию — использовать многополосную диаграмму: две столбцы, расположенные рядом, будут использоваться для каждого класса, одна для количества женщин и одна для количества мужчин.На простейших столбчатых диаграммах каждая полоса представляет собой отдельный счетчик или категорию. Однако иногда счетчики группируются почти так же, как веса группируются на гистограмме. Это особенно верно для столбчатых диаграмм количества паразитов или яиц паразитов, где количество может быть очень большим.
Будьте осторожны —
Многие программные пакеты не делают различий между гистограммами и столбчатыми диаграммами. Вы можете установить ширину полосы так, чтобы полосы соприкасались или разделялись по мере необходимости.
Гистограммы номинальных данных могут ввести в заблуждение.Иногда авторы представляют категории без рейтинга, как если бы они были ранжированы. Они также пропускают категории, которые должны быть включены, тем самым искусственно раздувая другие категории.
Столбчатые диаграммы также используются для отображения данных, которые не представлены в форме частотного распределения, например средних или медиан переменных измерения.
{ Рис. 12 }
Когда мы подходим к кумулятивному частотному распределению количества самок полевок на колонию, мы обнаруживаем, что форма сильно отличается от веса крупного рогатого скота.Это типичная форма совокупного частотного распределения для искаженного распределения с большинством наблюдений в первом классе.
Очень полезно иметь возможность интерпретировать совокупные распределения частот, поскольку они могут быть более информативными, чем простой график распределения частот. Вы получите больше практики в занятии 1.4.
Графики плотности
Точечные графики
Самая распространенная форма точечной диаграммы известна как точечная гистограмма.Численность полевок и данные о массе крупного рогатого скота показаны ниже в виде традиционных (без дрожания) точечных гистограмм. Зеленые точки на втором изображении рис. 7 ниже представляют собой тот же график для числа полевок, но с перевернутыми осями. Для дискретных данных эти графики могут быть полезной альтернативой гистограмме или точечному графику со скачками и относительно популярны.
{ Рис. 14 }
Точечные гистограммы имеют то преимущество, что точки расположены так, что отображаются все наблюдения.Однако можно утверждать, что такая систематическая компоновка дает искаженное изображение, и некоторые предпочитают точечный график со скачками.
Точечные диаграммы с неравномерным распределением
{ Рис. 5 }
Точечные диаграммы с неравномерным распределением сигналов иногда используются для отображения частотных распределений без группировки наблюдений по интервалам классов. Они наиболее полезны для малых и средних выборок, где гистограммы чрезмерно чувствительны к точным интервалам классов.
Чтобы получить точечный график с неравномерным распределением, вы наносите значение каждого наблюдения на одну ось против случайного числа на другой оси. Значения, используемые для джиттера, не показаны, поскольку, будучи выбранными случайным образом, они не представляют интереса. Случайные числа используются, потому что они позволяют избежать ложных шаблонов, которые могут ввести в заблуждение. Большинство программных пакетов теперь содержат унифицированные генераторы случайных чисел. Они генерируют числа, значения которых с равной вероятностью лежат в диапазоне от 0 до 1. В противном случае случайные числа могут быть найдены в печатных таблицах.
Диаграмма рассеяния
Кумулятивные диаграммы рассеяния рангов
Диаграмма рассеяния рангов, вероятно, является наиболее эффективным способом исследования частотного распределения.
{ Рис. 6 }
Данные о весе крупного рогатого скота расположены в порядке возрастания, и ранги пронумерованы в этом порядке. Последовательное ранжирование 30 наблюдений таким образом означает, что каждое наблюдение имеет уникальный ранг (r) от 1 до 30.
Теперь мы можем построить диаграмму разброса рангов в зависимости от их значений, чтобы получить кумулятивную диаграмму разброса рангов, также известную как «квантильная диаграмма разброса». Последовательные ранги обычно предпочтительнее для описательной работы.
Вместо того, чтобы присваивать каждому значению уникальный последовательный ранг, мы можем вместо этого присваивать средний ранг связанным наблюдениям. На втором рисунке используются средние ранги, а не последовательные ранги, что сглаживает взаимосвязь между рангом и весом. Хотя они менее общеприняты, средние рейтинги могут быть очень полезны для оценки и вывода.
{ Рис. 7 }
Гистограммы могут вводить в заблуждение или вызывать проблемы, когда они применяются к сильно связанным или сильно дискретным переменным — или к длиннохвостым или U-образным распределениям.
Мы будем использовать данные о количестве полевок в качестве примера дискретной переменной. Как и раньше, мы ранжируем наблюдения в порядке возрастания и строим диаграмму рассеяния рангов против их значений.В этом графике мы использовали последовательное ранжирование.
В качестве альтернативы, мы также можем сгруппировать наблюдения в наборы, значения которых идентичны, и ранжировать каждый набор отдельно. Построение ранга (r _x) наблюдения в этих наборах в сравнении с их значениями дает график, показанный на втором графике. Это очень похоже на гистограммы, показанные ниже.
Обратите внимание, что на этих графических дисплеях не используются интервалы классов — фактически интервал классов задается тем фактом, что эти измерения были записаны с точностью до ближайшей 1 полевки.Если каждое значение отличается, интервал класса фактически равен нулю, и каждый интервал будет содержать либо без значений, либо одно значение.
Этот результат также может быть достигнут в обычных пакетах программного обеспечения путем деления данных на очень большое количество интервалов классов. Проблема с тем, чтобы делать это с непрерывными данными, такими как вес скота, заключается в том, что количество привязок зависит от точности ваших измерений — и степени их округления. Если это непостоянно, интервалы между занятиями будут соответственно меняться! Мы приводим пример этой проблемы в начале Раздела 3.
Эмпирические кумулятивные функции распределения
Очевидным недостатком этой «быстрой и грязной» диаграммы рассеяния является то, что шкала Y зависит от количества наблюдений, что затрудняет сравнение распределений.
{ Рис. 8 }
Самый простой способ уменьшения масштаба или «стандартизации» рангов — разделить каждый ранг (r) на количество наблюдений, n, чтобы получить относительный ранг каждого наблюдения.На этот раз, используя наши данные по крупному рогатому скоту, мы построили график относительного ранга каждого наблюдения (^r / _n) в зависимости от его значения.
Поскольку это довольно важно с теоретической точки зрения, этот (кумулятивный) график широко известен как эмпирическая кумулятивная функция распределения ( ECDF ). Чтобы подчеркнуть его отличие от теоретической гладкой непрерывной кумулятивной функции распределения «совокупности», ECDF отображается как ступенчатая функция, а не как простой линейный график.Если каждое наблюдение отличается, график увеличивается на ¹ / _n для каждого наблюдения — или на ^м / _n, когда m наблюдений имеют одинаковую ценность (связаны).
Что касается пропорций и относительных рангов
Вы могли заметить, что, поскольку r — это порядковый ранг, r / n описывает, какая часть наблюдений (p) имеет ранги, которые меньше или равны r.В этом случае p не изменяется от нуля до 1 (= ⁿ / _n), как вы могли предположить — поскольку r не может быть меньше 1, тогда p не может быть меньше ¹ / _№.
Это может не иметь большого значения, когда n действительно велико, но это вызывает проблемы, если вы предполагаете, что p может быть где угодно от нуля до 1, или когда вас интересуют более экстремальные значения распределения, или когда вы пытаетесь оценить квантили. какой-то более крупной «популяции», из которой была взята ваша выборка.
Простая и полезная поправка к относительному рангу (r / n) — вычесть 1 / (2n) или 0,5 / n, что дает p = (r-0,5) / n. Этот скорректированный относительный ранг позволяет значению p варьироваться от 0,5 / n до (n-0,5) / n. Одним из преимуществ этого является то, что он предполагает наличие определенной возможности наблюдения значения, превышающего максимум вашей выборки, тогда как относительный ранг подразумевает, что такой возможности нет — что, как правило, является заниженной! Другими словами, эта коррекция помогает уменьшить предвзятость.
Другая такая поправка, где p равно (r-1) / (n-1), действительно обеспечивает несмещенность медианы, но, поскольку она позволяет p быть от нуля до единицы, она обычно недооценивает вероятность наблюдения каких-либо более экстремальных значений. .
Диаграммы значений P
Кумулятивные диаграммы рассеяния рангов могут быть простыми в создании, но они не являются легким способом сравнения местоположений или определения симметричного распределения выборок. Другой важной причиной изучения частотных распределений является изучение их «хвостов», «выбросов» или «крайних квантилей», то есть их более «расходящихся» значений.
Хотя редко можно найти за пределами статистических журналов, есть простое улучшение отображения кумулятивных распределений, которое позволяет построить эмпирический график P-значения. Эта (функция изменения масштаба) была разработана для бесконечно больших непрерывных распределений (поэтому нет двух одинаковых значений).
Постройте кумулятивное распределение, другими словами, p на y (где, по соглашению, p — пропорция, меньшая или равная y). Потом:
Постройте обратное кумулятивное распределение, то есть 1 — p по y (где, по соглашению, 1 — p — это пропорция, которая больше или равна y).
Поскольку это приводит к тому, что каждое наблюдение наносится на график дважды, во избежание ненужного дублирования точки обычно не указываются, для которых p или 1 — p больше 0,5
{ Рис. 9 }
Вы можете использовать тот же метод для примеров распределений, если вы учитываете их конечность. Другими словами, значение p должно быть {r-0.5} / n, где n — размер выборки, а r — порядковый ранг y.
График значений P (справа) показывает результат этого изменения масштаба на основе наших данных о весе скота. Он передает больше информации, чем гистограмма или диаграмма ящиков и усов. Хотя этот график показывает кумулятивное и обратное кумулятивное распределения с цветовой кодировкой и имеет две оси Y, может быть проще предоставить эту информацию в тексте и вместо этого использовать линейные графики.
Преимущества ранговых диаграмм рассеяния
Диаграммы рассеяния рангов и им подобные имеют несколько преимуществ —
Поскольку они не используют интервалы классов, они не влекут за собой потери информации и могут обрабатывать любые данные, которые можно ранжировать;
Вы можете более точно определить, какое значение разграничивает данную часть ваших наблюдений;
Диаграммы рассеяния позволяют строить наблюдения в любом порядке (некоторые пакеты предоставляют ранги, но не сортируют наблюдения по порядку ранжирования).
Интерполяция и подгонка функций стали проще, прозрачнее и менее произвольными.
Они предоставляют ценную информацию о некоторых важных, но трудноразрешимых вопросах, например о средних значениях P .
Несмотря на эти преимущества и их популярность среди статистиков, ранговые диаграммы рассеяния и графики квантилей редко используются для исследования или представления биологических данных. Однако, поскольку они являются такими мощными и прозрачными инструментами, в этом курсе мы широко используем ранговые диаграммы рассеяния и графики квантилей.
Точечные и круговые диаграммы
Точечные диаграммы
Проблема с гистограммами и линейными диаграммами заключается в том, что большая часть «чернил на странице» избыточна. Другими словами, если вы посмотрите на рис. 11, вертикальные линии не несут никакой информации — только положение верха линии несет информацию. Следовательно, на точечной диаграмме столбцы или линии не используются, а верхняя часть линии обозначается точкой.
{ Рис. 13 }
Этот тип графиков настоятельно рекомендуется в некоторых текстах по отображению данных, которые мы включили ниже, но академические круги могут быть очень консервативными в некоторых отношениях, и они все еще относительно редки в литературе.
Круговые диаграммы
Круговая диаграмма может использоваться для отображения относительного частотного распределения номинальной переменной. Круговая диаграмма имеет долгую историю использования для отображения частотных распределений — впервые она была использована Флоренс Найтингейл, чтобы показать относительные суммы бюджета, потраченные на различные компоненты управления госпиталями в армии.Мы использовали один, чтобы отобразить данные, которые мы привели выше, о причинах, по которым люди охотятся на диких животных в Танзании.
{ Рис. 15 }
На первом рисунке показана простая двумерная круговая диаграмма. Если кто-то собирается использовать эту (довольно плохую) форму отображения, это единственный тип, который можно использовать, поскольку он беспристрастен. Все остальные типы предназначены для подчеркивания размера одного или нескольких секторов за счет других.
Например, второй рисунок показывает один сектор, частично извлеченный или «разнесенный», чтобы привлечь внимание к этому конкретному сектору. Третья фигура выглядит трехмерной. Центральная область по-прежнему круглая, но поскольку показаны края передних секторов, они кажутся больше. На четвертом рисунке показана круговая диаграмма эллиптической формы. Этого всегда следует избегать, поскольку некоторые секторы имеют непропорционально большую площадь, чем другие секторы.
Визуализация распределения данных — seaborn 0.11.1 документация
Первым шагом в любых усилиях по анализу или моделированию данных должно быть понимание того, как распределены переменные. Методы визуализации распределения могут дать быстрые ответы на многие важные вопросы. Какой диапазон охватывают наблюдения? Какова их основная тенденция? Они сильно смещены в одну сторону? Есть ли доказательства бимодальности? Есть ли существенные выбросы? Различаются ли ответы на эти вопросы по подмножествам, определяемым другими переменными?
Модуль дистрибутивов содержит несколько функций, предназначенных для ответов на подобные вопросы.Функции уровня осей: histplot () , kdeplot () , ecdfplot () и rugplot () . Они сгруппированы вместе в функциях displot () , Jointplot () и pairplot () на уровне фигуры.
Существует несколько различных подходов к визуализации распределения, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Важно понимать эти факторы, чтобы вы могли выбрать лучший подход для вашей конкретной цели.
Построение одномерных гистограмм
Пожалуй, наиболее распространенный подход к визуализации распределения — это гистограмма . Это подход по умолчанию в displot () , который использует тот же базовый код, что и histplot () . Гистограмма — это гистограмма, на которой ось, представляющая переменную данных, разделена на набор дискретных интервалов, а количество наблюдений, попадающих в каждый интервал, отображается с использованием высоты соответствующей полосы:
пингвины = sns.load_dataset («пингвины») sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm")
Этот график сразу дает некоторое представление о переменной flipper_length_mm . Например, мы можем видеть, что наиболее распространенная длина флиппера составляет около 195 мм, но распределение кажется бимодальным, так что это одно число плохо отражает данные.
Выбор размера бункера
Размер ячеек является важным параметром, и использование неправильного размера ячеек может ввести в заблуждение, скрывая важные особенности данных или создавая очевидные особенности из случайной изменчивости.По умолчанию displot () / histplot () выбирает размер ячейки по умолчанию на основе дисперсии данных и количества наблюдений. Но вы не должны слишком полагаться на такие автоматические подходы, потому что они зависят от определенных предположений о структуре ваших данных. Всегда рекомендуется проверять, что ваши впечатления о распределении одинаковы для разных размеров корзины. Чтобы выбрать размер напрямую, установите параметр binwidth :
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", binwidth = 3)
В других обстоятельствах может иметь смысл указать номер ячеек, а не их размер:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", bins = 20)
Один из примеров ситуации, когда значения по умолчанию не работают, — это когда переменная принимает относительно небольшое количество целочисленных значений. В этом случае ширина бункера по умолчанию может быть слишком маленькой, что создает неудобные пробелы в распределении:
советы = sns.load_dataset ("советы") sns.displot (tips, x = "size")
Один из подходов — указать точные интервалы интервалов, передав массив в интервалов :
sns.displot (tips, x = "size", bins = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
Этого также можно достичь, установив дискретный = Истина , который выбирает разрывы интервалов, которые представляют уникальные значения в наборе данных, с полосами, центрированными по их соответствующему значению.
sns.displot (tips, x = "size", дискретный = True)
Также возможно визуализировать распределение категориальной переменной, используя логику гистограммы.Дискретные ячейки автоматически устанавливаются для категориальных переменных, но также может быть полезно немного «сжать» столбцы, чтобы подчеркнуть категориальный характер оси:
sns.displot (tips, x = "day", shrink = 0,8)
Условие на другие переменные
После того, как вы поймете распределение переменной, следующим шагом часто будет вопрос, отличаются ли характеристики этого распределения от других переменных в наборе данных. Например, чем объясняется бимодальное распределение длин плавников, которое мы видели выше? displot () и histplot () обеспечивают поддержку условного подмножества через семантику hue .Присвоение переменной оттенка будет рисовать отдельную гистограмму для каждого из ее уникальных значений и различать их по цвету:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности")
По умолчанию разные гистограммы накладываются друг на друга, и в некоторых случаях их может быть трудно различить. Один из вариантов — изменить визуальное представление гистограммы с гистограммы на «ступенчатую» диаграмму:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "sizes", element = "step")
В качестве альтернативы, вместо того, чтобы наслоить каждую полосу, их можно «сложить» или переместить по вертикали.На этом графике контур полной гистограммы будет соответствовать графику только с одной переменной:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", multiple = "stack")
Гистограмма с накоплением подчеркивает взаимосвязь между частями и целыми между переменными, но она может скрыть другие особенности (например, трудно определить режим распределения Адели. Другой вариант — «уклонение» от полос, которое перемещает их по горизонтали и уменьшает их ширину, что гарантирует отсутствие нахлестов и сохранение сопоставимых размеров стержней по высоте.Но это работает только тогда, когда категориальная переменная имеет небольшое количество уровней:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "sex", multiple = "dodge")
Поскольку displot () является функцией уровня фигуры и отрисовывается на FacetGrid , также можно нарисовать каждое отдельное распределение на отдельном подзаголовке, назначив вторую переменную столбцу или строке , а не (или в дополнение к) оттенок . Это хорошо представляет распределение каждого подмножества, но затрудняет проведение прямых сравнений:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", col = "sex", multiple = "dodge")
Ни один из этих подходов не идеален, и вскоре мы увидим некоторые альтернативы гистограмме, которые лучше подходят для задачи сравнения.
Нормализованная статистика гистограммы
Прежде чем мы это сделаем, еще один момент, который следует отметить, заключается в том, что, когда подмножества имеют неравное количество наблюдений, сравнение их распределений с точки зрения подсчетов может быть неидеальным. Одно из решений — нормализовать счетчиков с помощью параметра stat :
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", stat = "density")
По умолчанию, однако, нормализация применяется ко всему распределению, так что это просто изменяет масштаб высоты столбцов. Если установить common_norm = False , каждое подмножество будет нормализовано независимо:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", stat = "density", common_norm = False)
Нормализация плотности масштабирует столбцы так, чтобы их области в сумме равнялись 1.В результате ось плотности не поддается прямой интерпретации. Другой вариант — нормализовать столбцы таким образом, чтобы их высота была равна 1. Это имеет наибольший смысл, когда переменная является дискретной, но это вариант для всех гистограмм:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", stat = "вероятность")
Оценка плотности ядра
Гистограмма предназначена для аппроксимации основной функции плотности вероятности, которая сгенерировала данные путем сортировки и подсчета наблюдений.Оценка плотности ядра (KDE) представляет другое решение той же проблемы. Вместо использования дискретных бинов график KDE сглаживает наблюдения с помощью гауссова ядра, производя непрерывную оценку плотности:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", kind = "kde")
Выбор полосы сглаживания
Как и в случае с размером ячейки в гистограмме, способность KDE точно представлять данные зависит от выбора полосы пропускания сглаживания. Чрезмерно сглаженная оценка может стереть значимые особенности, но недостаточно сглаженная оценка может скрыть истинную форму в пределах случайного шума.Самый простой способ проверить надежность оценки — изменить полосу пропускания по умолчанию:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", kind = "kde", bw_adjust = .25)
Обратите внимание на то, как узкая полоса пропускания делает бимодальность более очевидной, но кривая гораздо менее гладкая. Напротив, большая полоса пропускания почти полностью скрывает бимодальность:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", kind = "kde", bw_adjust = 2)
Условие на другие переменные
Как и в случае с гистограммами, если вы назначите переменную оттенка , для каждого уровня этой переменной будет вычисляться отдельная оценка плотности:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", kind = "kde")
Во многих случаях слоистую KDE легче интерпретировать, чем слоистую гистограмму, поэтому часто это хороший выбор для задачи сравнения. Однако многие из тех же вариантов разрешения нескольких дистрибутивов применимы и к KDE:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", kind = "kde", multiple = "stack")
Обратите внимание, как составной график по умолчанию заполняет область между каждой кривой.Также возможно заполнить кривые для одинарной или многослойной плотности, хотя значение альфа-канала (непрозрачность) по умолчанию будет другим, чтобы было легче разрешить отдельные плотности.
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", kind = "kde", fill = True)
Подводные камни оценки плотности ядра
Графики
KDE имеют много преимуществ. Важные особенности данных легко различить (центральная тенденция, бимодальность, перекос), и они позволяют легко сравнивать подмножества.Но бывают также ситуации, когда KDE плохо представляет базовые данные. Это связано с тем, что логика KDE предполагает, что лежащее в основе распределение является гладким и неограниченным. Это предположение может потерпеть неудачу, если переменная отражает естественно ограниченную величину. Если есть наблюдения, лежащие близко к границе (например, небольшие значения переменной, которые не могут быть отрицательными), кривая KDE может расширяться до нереалистичных значений:
sns.displot (tips, x = "total_bill", kind = "kde")
Частично этого можно избежать с помощью параметра cut , который указывает, насколько кривая должна выходить за крайние точки данных.Но это влияет только на то, где нарисована кривая; оценка плотности будет по-прежнему сглажена в диапазоне, в котором данные не могут существовать, в результате чего она будет искусственно заниженной на крайних точках распределения:
sns.displot (tips, x = "total_bill", kind = "kde", cut = 0)
Подход KDE также не работает для дискретных данных или когда данные естественно непрерывны, но конкретные значения представлены с избытком. Важно помнить, что KDE всегда будет показывать плавную кривую , даже если сами данные не гладкие.Например, рассмотрим такое распределение веса бриллиантов:
бриллиантов = sns.load_dataset («бриллианты») sns.displot (diamonds, x = "carat", kind = "kde")
В то время как KDE предполагает, что есть пики вокруг определенных значений, гистограмма показывает гораздо более ступенчатое распределение:
sns.displot (бриллианты, x = "карат")
В качестве компромисса можно объединить эти два подхода. В режиме гистограммы displot () (как и histplot () ) может включать сглаженную кривую KDE (примечание kde = True , а не kind = "kde" ):
sns.displot (алмазы, x = "карат", kde = True)
Эмпирические кумулятивные распределения
Третий вариант для визуализации распределений вычисляет «эмпирическую кумулятивную функцию распределения» (ECDF). Этот график рисует монотонно возрастающую кривую через каждую точку данных, так что высота кривой отражает долю наблюдений с меньшим значением:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", kind = "ecdf")
График ECDF имеет два ключевых преимущества.В отличие от гистограммы или KDE, он напрямую представляет каждую точку данных. Это означает, что не нужно учитывать размер бина или параметр сглаживания. Кроме того, поскольку кривая монотонно возрастает, она хорошо подходит для сравнения нескольких распределений:
sns.displot (пингвины, x = "flipper_length_mm", hue = "разновидности", kind = "ecdf")
Основным недостатком графика ECDF является то, что он представляет форму распределения менее интуитивно, чем гистограмма или кривая плотности. Подумайте, как бимодальность длин плавников сразу проявляется на гистограмме, но чтобы увидеть ее на графике ECDF, вы должны искать различные наклоны.Тем не менее, с практикой вы можете научиться отвечать на все важные вопросы о дистрибутиве, исследуя ECDF, и это может быть мощным подходом.
Визуализация двумерных распределений
Все примеры до сих пор рассматривали одномерных распределений : распределения одной переменной, возможно, обусловленные второй переменной, присвоенной оттенку . Однако присвоение второй переменной y построит двумерное распределение :
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm")
Двумерная гистограмма объединяет данные в прямоугольники, которые мозаичны на графике, а затем показывает количество наблюдений в каждом прямоугольнике с цветом заливки (аналогично тепловой карте () ). Точно так же двумерный график KDE сглаживает наблюдения (x, y) с помощью 2D-гауссиана. Затем представление по умолчанию показывает изолинии 2D плотности:
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", kind = "kde")
Назначение переменной оттенка приведет к построению нескольких тепловых карт или наборов контуров с использованием разных цветов.Для двумерных гистограмм это будет хорошо работать только при минимальном перекрытии между условными распределениями:
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", hue = "разновидности")
Контурный подход двумерного графика KDE лучше подходит для оценки перекрытия, хотя график со слишком большим количеством контуров может быть занят:
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", hue = "разновидности", kind = "kde")
Как и в случае с одномерными графиками, выбор размера бина или полосы сглаживания будет определять, насколько хорошо график представляет лежащее в основе двумерное распределение.Применяются те же параметры, но их можно настроить для каждой переменной, передав пару значений:
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", binwidth = (2, .5))
Чтобы облегчить интерпретацию тепловой карты, добавьте шкалу цвета, чтобы показать соответствие между счетчиками и интенсивностью цвета:
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", binwidth = (2, .5), cbar = True)
Значение двумерных контуров плотности менее однозначно.Поскольку плотность не поддается прямой интерпретации, контуры нарисованы на изо-пропорциях плотности, что означает, что каждая кривая показывает такой уровень, что некоторая пропорция p плотности лежит ниже нее. Значения p расположены равномерно, при этом самый низкий уровень контролируется параметром порога , а количество контролируется уровнями :
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", kind = "kde", thresh = .2, levels = 4)
Параметр уровней также принимает список значений для большего контроля:
sns.displot (пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", kind = "kde", levels = [. 01, .05, .1, .8])
Двумерная гистограмма позволяет одной или обеим переменным быть дискретными. Построение графика одной дискретной и одной непрерывной переменных предлагает еще один способ сравнения условных одномерных распределений:
sns.displot (ромбики, x = "цена", y = "ясность", log_scale = (True, False))
Напротив, построение графика двух дискретных переменных — простой способ показать перекрестную таблицу наблюдений:
sns.displot (ромбики, x = "цвет", y = "чистота")
Визуализация раздачи в других настройках
Несколько других функций построения графиков на уровне фигур в seaborn используют функции histplot () и kdeplot () .
Построение совместных и предельных распределений
Первый — это Jointplot () , который дополняет двумерный график отношений или распределения предельными распределениями двух переменных. По умолчанию Jointplot () представляет двумерное распределение с использованием диаграммы рассеяния () и маргинальных распределений с использованием histplot () :
sns.Jointplot (data = penguins, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm")
Подобно displot () , установка другого kind = "kde" в Jointplot () изменит как объединенный, так и маргинальный графики, использование kdeplot () :
sns.jointplot ( data = пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", hue = "разновидности", kind = "kde" )
Jointplot () — это удобный интерфейс для класса JointGrid , который обеспечивает большую гибкость при прямом использовании:
г = снс.JointGrid (данные = пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm") g.plot_joint (sns.histplot) g.plot_marginals (sns.boxplot)
Менее навязчивый способ показать маргинальные распределения использует «коврик», который добавляет небольшую отметку на краю графика для представления каждого отдельного наблюдения. Это встроено в displot () :
sns.displot ( пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm", kind = "kde", rug = True )
А функцию осей rugplot () можно использовать для добавления ковриков сбоку любого другого типа графика:
sns.relplot (data = penguins, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm") sns.rugplot (данные = пингвины, x = "bill_length_mm", y = "bill_depth_mm")
Построение множества распределений
Функция pairplot () предлагает аналогичное сочетание совместного и граничного распределений. Однако вместо того, чтобы сосредотачиваться на одном отношении, pairplot () использует подход «малое кратное» для визуализации одномерного распределения всех переменных в наборе данных вместе со всеми их парными отношениями:
Как и в случае Jointplot () / JointGrid , прямое использование базовой пары PairGrid обеспечит большую гибкость с лишь немного большим набором символов:
г = снс.PairGrid (пингвины) g.map_upper (sns.histplot) g.map_lower (sns.kdeplot, fill = True) g.map_diag (sns.histplot, kde = True)
Как построить колоколообразную кривую в Excel (пошаговое руководство)
Колоколообразная кривая (также известная как кривая нормального распределения) — это способ построения и анализа данных, которые выглядят как колоколообразная кривая.
На кривой колокола наивысшая точка — это точка с наибольшей вероятностью возникновения, и вероятность наступления снижается по обе стороны кривой.
Часто используется во время аттестации сотрудников или во время экзаменов ( когда-либо слышали — «Вас будут оценивать по кривой?» ).
Теперь, прежде чем я перейду к созданию колоколообразной кривой в Excel, давайте лучше разберемся в концепции на примере.
Понимание колоколообразной кривой
Предположим, вы работаете в команде из 100 человек, и ваш менеджер говорит вам, что ваша производительность будет относительно других и будет оцениваться по колоколообразной кривой.
Это означает, что даже если ваша команда — лучшая команда в истории, и все вы супергерои, только горстка из вас получит высший рейтинг, большинство людей в вашей команде получит средний рейтинг, а горстка получит самый низкий рейтинг.
Источник изображения: EmpxTrack
Но зачем нам колоколообразная кривая?
Справедливый вопрос!
Предположим, у вас есть класс из 100 студентов, которые приходят на экзамен. Согласно вашей системе оценок, любой, кто набирает более 80 баллов из 100, получает оценку «отлично».Но так как вы поставили действительно простой лист, каждый набрал больше 80 и получил пятерку.
Нет ничего плохого в такой системе оценок. Однако, используя его, вы не сможете отличить человека, получившего 81 балл, от человека, получившего 95 (поскольку оба получат оценку «А»).
Чтобы сравнение было справедливым и сохранялось соревновательное настроение, для оценки результатов часто используется кривая колокола (по крайней мере, так было, когда я учился в колледже).
Используя метод колоколообразной кривой, оценки учащихся преобразуются в процентили, которые затем сравниваются друг с другом.
Учащиеся, получающие более высокие оценки, находятся на правой стороне кривой, а учащиеся, получающие низкие оценки, — в левой части кривой (при этом большинство учащихся имеют средний балл посередине).
Теперь, чтобы понять кривую колокола, вам нужно знать о двух показателях:
Среднее значение — среднее значение всех точек данных
Стандартное отклонение — оно показывает, насколько набор данных отклоняется от среднего значения набор данных. Например, предположим, что у вас есть группа из 50 человек, и вы записываете их вес (в килограммах).В этом наборе данных средний вес составляет 60 кг, а стандартное отклонение — 4 кг. Это означает, что 68% веса человека находится в пределах 1 стандартного отклонения от среднего значения, что составляет 56-64 кг. Точно так же 95% людей находятся в пределах 2 стандартных отклонений, что составляет 52-68 кг.
Когда у вас есть набор данных с нормальным распределением, ваша кривая колокольчика будет соответствовать следующим правилам:
Центр колоколообразной кривой — это среднее значение точки данных (также самая высокая точка колоколообразной кривой).
68,2% от общего числа точек данных лежат в диапазоне (среднее — стандартное отклонение к среднему + стандартное отклонение).
95,5% общих точек данных лежат в диапазоне (Среднее — 2 * стандартное отклонение к среднему + 2 * стандартное отклонение)
99,7% общих точек данных лежат в диапазоне (Среднее — 3 * стандартное отклонение к среднему + 3 * Стандартное отклонение)
Источник изображения: MIT News
Теперь давайте посмотрим, как создать колоколообразную кривую в Excel.
Создание колоколообразной кривой в Excel
Рассмотрим пример класса студентов, получивших баллы на экзамене.
Средний балл класса 65 , а стандартное отклонение 10 . (Среднее значение можно вычислить с помощью функции СРЕДНЕЕ в Excel, а стандартное отклонение — с помощью функции СТАНДОТКЛОН.P).
Вот шаги для создания колоколообразной кривой для этого набора данных:
В ячейке A1 введите 35. Это значение можно рассчитать с использованием Среднее — 3 * Стандартное отклонение (65-3 * 10).
В ячейке ниже введите 36 и создайте ряд от 35 до 95 (где 95 — среднее + 3 * стандартное отклонение).Вы можете сделать это быстро, используя опцию автозаполнения или используя маркер заполнения и перетащив его вниз, чтобы заполнить ячейки.
В ячейке рядом с 35 введите формулу: = НОРМ.РАСП (A1,65,10, ЛОЖЬ)
Обратите внимание, что здесь я жестко запрограммировал значение среднего и стандартного отклонения. Вы также можете разместить их в ячейках и использовать ссылки на ячейки в формуле.
Снова используйте маркер заполнения, чтобы быстро скопировать и вставить формулу для всех ячеек.
Выберите набор данных и перейдите на вкладку «Вставка».
Вставьте диаграмму «Точечная диаграмма с плавными линиями».
Это даст вам колоколообразную кривую в Excel.
Теперь вы можете изменить заголовок диаграммы и при необходимости отрегулировать ось.
Обратите внимание, что когда у вас низкое стандартное отклонение, вы получаете сжатую тонкую колоколообразную кривую, а когда у вас высокое стандартное отклонение, колоколообразная кривая широкая и покрывает большую площадь на диаграмме.
Этот вид колоколообразной кривой можно использовать для определения местоположения точки данных на диаграмме.Например, если в команде много высокопроизводительных сотрудников, при оценке по кривой, несмотря на то, что он является высокопроизводительным исполнителем, кто-то может получить средний рейтинг, поскольку он / она находился в середине кривой.
Примечание. В этом сообщении блога я обсудил концепцию кривой колокола и то, как ее создать в Excel. Статистику лучше было бы говорить об эффективности кривой колокола и связанных с ней ограничениях. Я больше увлекаюсь Excel, и мое участие в работе с кривой Белла ограничивалось расчетами, которые я делал, когда работал финансовым аналитиком.
Надеюсь, вы нашли этот урок полезным!
Сообщите мне свои мысли в разделе комментариев.
Вам также могут понравиться следующие учебные пособия по Excel:
Диаграммы распределения и графические методы для определения или использования стехиометрических коэффициентов кислотно-основных реакций и реакций комплексообразования
5.2.1 Мировой сценарий — серологическая распространенность HAV
По оценкам ВОЗ, около 1,5 миллиона человек заражаются ВГА ежегодно [54].Заболеваемость ВГА среди данной популяции коррелирует с социально-экономическими характеристиками, такими как доход, плотность жилья, санитария и качество воды. Уровень эндемичности высок в развивающихся странах с плохой санитарией и гигиеной. Эндемичность ВГА классифицируется на низкую, среднюю и высокую на основании серологической распространенности IgG к ВГА (<15%, 15–50% и> 50%) [37]. Высокая серологическая распространенность свидетельствует о том, что большинство населения невосприимчиво к ВГА [55]. ВГА у детей обычно протекает бессимптомно, тогда как явный гепатит наблюдается при инфицировании ВГА у взрослых.С 1999 г. в нескольких странах, включая Южную Азию, Латинскую Америку и Европу, наблюдалось снижение заболеваемости ВГА благодаря улучшению санитарных условий и плановой вакцинации. Это привело к более высокой заболеваемости ВГА среди взрослого населения [56, 57, 58, 59, 60, 61]. Сдвиг в возрастной группе, зараженной гепатитом А, в сторону подростков и взрослых, увеличил частоту симптоматических заболеваний, поскольку инфекция ВГА у детей обычно протекает бессимптомно [51, 52].
С момента появления вакцины против ВГА в странах Европейского Союза наблюдается общий рост числа зарегистрированных случаев ВГА [62].Это указывает на новые риски, связанные с глобализацией и миграцией населения [62, 63]. По данным обследования состояния здоровья, проведенного в США, значительное снижение иммунитета к ВГА среди взрослого населения было отмечено в период с 1988–1994 по 1999–2006 годы [64]. Обследование также продемонстрировало рост частоты госпитализаций среди лиц, инфицированных ВГА, вследствие более высокого процента симптоматических инфекций среди взрослого населения за последнее десятилетие [65]. Это известно как «парадокс риска гепатита А» [55].
Прогноз ВГА среди более молодого населения обычно хороший, с низким уровнем смертности (0,1%). Уровень смертности увеличивается пропорционально возрасту и достигает 2,1% среди людей старше 40 лет [66]. В развивающихся странах, включая Азию, Африку и Южную Америку, свидетельства перенесенной инфекции почти универсальны. В отличие от этого, показатели инфицирования низкие в развитых странах, таких как США, Канада и Европа. Группы высокого риска в этих регионах включают потребителей инъекционных наркотиков, гомосексуалистов, людей, путешествующих в эндемичные регионы, а также среди изолированных сообществ, таких как дома престарелых и т. Д.[67].
В США до вакцинации вспышки ВГА были обычным явлением среди потребителей запрещенных наркотиков. По данным CDC в середине 1980-х годов, на потребителей наркотиков приходилось более 20% всех случаев ВГА [68, 69]. С 1999 г., с внедрением программы плановой вакцинации против ВГА, заболеваемость гепатитом А стабильно снижалась до 2011 г. [70, 71]. Заболеваемость стабилизировалась и составила в среднем более 1000 случаев в год. Большинство случаев было зарегистрировано среди международных путешественников, вернувшихся из эндемичных по ВГА стран [72].
В исследовании серологической распространенности, проведенном среди военнослужащих во Франции, Лагард обнаружила, что распространенность антител к ВГА составляет 16,3% [73]. Другое исследование, проведенное в Корее, показало, что общая серологическая распространенность ВГА составляет 63,8% [74]. В Японии на протяжении многих лет проводятся исследования серологической распространенности. Общая распространенность вируса гепатита А резко снизилась с 96,9% в 1973 году до 96,9% в 1984 году и 12,2% в 2003 году. Примечательно, что восприимчивость населения ежегодно возрастала [75]. Исследование серологической распространенности на Тайване в 2009–2010 гг. Показало, что только 10% МСМ в возрасте 18–40 лет на Тайване имели антитела к HAV [76].Программа вакцинации против ВГА была реализована на Тайване в 2016 году. Хотя это привело к снижению частоты как случаев заболевания людей, так и положительных проб сточных вод, существенного увеличения охвата вакцинацией среди групп высокого риска, таких как МСМ и ВИЧ-инфицированные пациенты, не наблюдалось [77].
В большинстве развивающихся стран риск заражения ВГА практически универсален в возрасте до 10 лет [78]. В исследовании, проведенном в сельских районах Либерии, ежегодная заболеваемость ВГА составляла 45% среди детей в возрасте 1–5 лет [79].В Индонезии 95% детей в возрасте до 10 лет имели естественный иммунитет к инфекции HAV [80]. Вышеупомянутые исследования указывают на тот факт, что массовая вакцинация против HAV может не потребоваться в высокоэндемичных регионах.
В Индии серологическая распространенность антител к HAV превышает 90% среди взрослых [81]. Однако в последнее время появились сообщения о снижении серологической распространенности по всей стране, параллельно с промышленно развитым миром [82, 83]. Соответственно, вакцинация против ВГА рекомендована как школьникам, так и взрослым [84].Другое исследование, проведенное среди детей, показало, что возрастная серологическая распространенность ВГА составляет 50,3% в возрастной группе от 6 до 10 лет и 30,3% в возрасте от 18 месяцев до 6 лет. Распространенность ВГА сильно коррелировала с уровнем образования и социально-экономическим статусом ребенка [85]. В другом индийском исследовании распространенность ВГА составила 97,2% [78]. Эти результаты согласуются с ожидаемой картиной серологической распространенности ВГА в районе с высокой эндемичностью. Аналогичные результаты были получены и из других частей страны [86, 87, 88].
Около 90% индийских детей приобретают защитные антитела против HAV к 10 годам. Аналогичные модели эндемичности были обнаружены в других развивающихся странах с высокой серологической распространенностью антител к HAV [89]. Обследования, проведенные среди детей в Египте, также показали почти 100% -ную серологическую распространенность [90].
Несколько исследований, проведенных в Индии, недавно сообщили о значительном сероэпидемиологическом сдвиге с увеличением заболеваемости среди взрослых и подростков.Недавно в Нью-Дели сообщалось, что распространенность антител к ВГА среди взрослых составила всего 36,7% [82].
Чили и Иордания сообщили о снижении серологической распространенности анти-ВГА с годами [89, 91]. Исследование, проведенное в Иордании, показало постоянный рост показателей серологической распространенности с возрастом. В то время как серологическая распространенность составляла 26% среди детей младше 2 лет, этот показатель увеличился до 94% среди детей старше 20 лет [91]. Исследование, проведенное в Западной Бразилии, показало, что общая серологическая распространенность среди детей составляет 16 лет.7% в 2011 году, что значительно увеличилось до 70,45% в недавно проведенном опросе [52, 91]. Такая высокая распространенность может быть связана со вспышками заболевания в некоторых частях округа Гампаха.
5.2.2 Вспышки HAV за последнее десятилетие
За последние 10 лет во всем мире было зарегистрировано несколько вспышек, Таблица 2 и Рисунок 2 [92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100 , 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107].
Таблица 2.
Вспышки гепатита А во всем мире за последнее десятилетие.
Рисунок 2.
Вспышки гепатита А во всем мире за последнее десятилетие.
Хотя в большинстве случаев речь идет о орально-фекальном пути, половой путь передачи среди групп высокого риска является вторым наиболее распространенным путем передачи [104, 105].
В 2016 г. в США было зарегистрировано около 2000 случаев ВГА [92]. CDC и FDA расследовали две крупные вспышки HAV, вызванные употреблением зараженных пищевых продуктов (клубника, импортированная из Египта, и гребешок из Филиппин).Первая вспышка затронула 134 человека, при этом два человека были госпитализированы, а вторая вспышка затронула 292 человека и 94 человека были госпитализированы [93, 94]. Вспышка HAV в Калифорнии в 2017 году охватила бездомных и лиц, употребляющих запрещенные наркотики, с плохими санитарными условиями. Вспышка распространилась и на несколько других штатов. Всего инфицировано 694 человека, из них 45 госпитализированы и 21 человек умер [95].
В 2009 году в Австралии была зарегистрирована крупная вспышка гепатита А, в результате чего число случаев, зарегистрированных в департаментах здравоохранения штата, увеличилось в 2 раза.Данные эпиднадзора предполагают заражение зараженными полусухими томатами [96].
В том же году только в Керале, Индия, было зарегистрировано 32 вспышки болезней, передаваемых через воду / пищу, в которых участвовал 2421 случай. Все эти вспышки были вызваны фекально-оральным путем [97]. Около 223 случаев гепатита А были выявлены в результате вспышки ВГА в Керале. Показатель атак оказался самым высоким среди возрастной группы от 16 до 30 лет (1,44%). Еда / вода из недавно открытого отеля в этом районе были возможным источником вспышки [101].В другом исследовании авторы сообщили о вспышке HAV в районе медицинского колледжа в Коттаям [100]. Еще одна вспышка острого гепатита была зарегистрирована в деревне Майлапур, округ Коллам, на юге Индии, в период с февраля по июнь 2013 года. В общей сложности пострадали 45 случаев, источником которой было установлено загрязнение воды из трубопровода из скважины [101].
В исследовании, проведенном среди пациентов с острым вирусным гепатитом в Северной Индии, вирус гепатита А был идентифицирован как наиболее распространенный этиологический агент (26.96%), за которым следует вирус гепатита Е [99].
Gassowski et al. сообщили о двух вспышках гепатита А в Европе. Один касается путешественников, возвращающихся из Марокко, а другой — жителей Европы, не имеющих истории путешествий. Вспышки длились с января по июнь 2018 года, затронув 163 пациента в восьми европейских странах. ВГА был генотипически идентифицирован как принадлежащий к субгенотипу IA DK2018-231 и субгенотипу IB V18–16428. Общим фактором риска среди заболевших были невакцинированные поездки из-за недостаточной осведомленности [102].
В июле 2010 г. было зарегистрировано пять случаев заражения HAV среди ортодоксальной еврейской общины (OJ) в Лондоне, Соединенное Королевство. Два случая рассказали о поездке в Израиль на одно и то же мероприятие несколько дней назад. Было выявлено и вакцинировано 900 контактов заболевших [106].
Циклические вспышки ВГА среди групп высокого риска (МСМ и / ВИЧ) описаны в нескольких отчетах. Было обнаружено, что штаммы вспышек среди МСМ в разных странах имеют генетическое сходство и циркулируют более десяти лет [104, 105].В июне 2015 года на Тайване было отмечено значительное увеличение количества сообщений об АНА-инфекции, в основном затронутой МСМ и пациентами с ВИЧ или другими ИППП.

РубрикаРазное