_v1319_
.pdf
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Если выбрано более одной переменной, то каждая диаграмма может быть изображена отдельно, или все диаграммы могут быть представлены на одном графике в виде групп столбцов (одна группа для каждого наблюдения).
Следует отметить, что для изображения столбцов ошибок, связанных с отдельными измерениями (например, стандартных ошибок, вычисленных по данным или зафиксированным ранее границам диапазона) следует использовать
Диаграммы диапазонов или Box Plots – Диаграммы размаха.
Линейные графики (для переменных). Выберите команду Line Plots (Variables) –
Линейные графики (для переменных) в меню Graphs – Графика – 2D Graphs – 2М Графика
для вызова диалога 2D Line Plots – 2М Линейные графика.
2М линейные графики представляют собой двумерные линейные графики одной или многих переменных, на которых отдельные точки соединены линиями. Линейные графики дают простой способ наглядного представления последовательности большого числа значений (например, рыночных цен на акции за некоторое число дней); XY- графики трассировочного типа (см. ниже) могут быть использованы для изображения пути (вместо последовательности).
644 – Руководство Пользователя
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
STATISTICA предлагает пять типов линейных графиков: Regular – Простой, Multiple –
Составной, Double – Y – С двойной осью Y, XY Trace – Трассировочные XY и Aggregated – Агрегированные.
Regular – Простые линейные графики используются для представления и исследования последовательностей значений (обычно, когда порядок значений является существенным). Также типично применение последовательных линейных графиков при построении графиков непрерывных функций, таких как функции подгонки или теоретические распределения.
Линейные графики Double – Y – С двойной осью Y можно рассматривать как комбинацию двух по-разному масштабированных составных линейных графиков. Для каждой выбранной переменной используется свой шаблон линии; в то же время все переменные, выбранные в списке Левая ось Y, будут откладываться по левой оси Y, а переменные, выбранные в списке Правая ось Y, будут откладываться по правой оси Y.
На Multiple – Составных линейных графиках изображаются несколько последовательностей значений (переменных). Для каждой переменной используется и указывается в условных обозначениях свой шаблон линии и цвет. Этот тип линейных графиков используется для сравнения последовательностей значений нескольких переменных (или нескольких функций) путем изображения их на одном графике, использующем один общий масштаб.
XY Trace – Трассировочные XY линейные графики требуют выбора, по крайней мере, двух переменных (X и Y). На трассировочных графиках сначала строится диаграмма рассеяния двух переменных, а затем отдельные точки данных соединяются линией (в порядке их считывания из файла данных). В этом смысле трассировочные графики визуализируют “путь” последовательного процесса (движение, изменение явления во времени и т.п.).
Руководство Пользователя – 645
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Aggregated – Агрегированные линейные графики изображают последовательность средних для последовательных подмножеств выбранной переменной. Можно выбрать число последовательных наблюдений, по которым будет вычислено среднее, а при необходимости диапазон значений в каждом подмножестве будет выделен значками типа отрезков.
Для линейных графиков возможно добавление функций подгонки. Функции подгонки, доступные для линейных графиков (например, Linear – Линейная, Polynomial –
Полиномиальная, Logarithmic – Логарифмическая, Exponential – Экспоненциальная,
Distance Weighted LS – Взвешенная МНК, Neg Expon Weighted LS – Взвешенная обр. эксп.
МКН, Spline – Сплайны и Lowess – Сглаживание.) рассмотрены в примере 2D Fit Lines – 2М Линии подгонки (Глава 7 – STATISTICA Graphs: Creation and Customization – Графики
STATISTICA: Создание и настройка).
Линейные графики (профили наблюдений). Выберите команду Line Plots (Cases) –
Линейные графики (профили наблюдений) в меню Graphs – Графика – 2D Graphs – 2М
Графики для вызова диалога 2D Line Plots – Case Profiles – 2М Линейные графики
(профили наблюдений).
2М линейные графики (профили наблюдений) представляют собой двумерные линейные графики одной и нескольких переменных.
В отличие от простых линейных графиков, где значения одной переменной изображаются в виде одной линии (отдельные точки данных соединены линией), на
линейных графиках (профили наблюдений) значения выбранных переменных для наблюдения (строки) изображаются в виде одной линии (т.е. один линейный график создается для каждого выбранного наблюдения).
Линейные графики (профили наблюдений) дают возможность наглядно представить значения для наблюдения (например, значения для нескольких критериев).
Вы можете воспользоваться командой Statistics of Block Data/Block Columns – Блоковые статистики/По столбцам в контекстном меню таблицы данных для вывода некоторых статистки по столбцам [например, сумма значений или среднее значений по переменной]. После этого, вы можете вывести эти статистики на графике.
646 – Руководство Пользователя
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
STATISTICA предлагает два типа линейных графиков профилей наблюдений: Regular –
Простой и Multiple – Составной.
Regular – Простые линейные графики используются для представления и исследования последовательностей значений (обычно, когда порядок значений является существенным). Обратите внимание, что пустая ячейка данных (т.е. пропущенные данные) “разрывает” линию.
На Multiple – Составном линейном графике изображаются несколько последовательностей значений (переменных). Для каждой переменной используется и указывается в условных обозначениях свой шаблон линии и цвет. Этот тип линейных графиков используется для сравнения последовательностей значений нескольких переменных (или нескольких функций) путем изображения их на одном графике, использующем один общий масштаб.
Для линейных графиков возможно добавление функций подгонки. Функции подгонки, доступные для линейных графиков (например, Linear – Линейная, Polynomial –
Руководство Пользователя – 647
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Полиномиальная, Logarithmic – Логарифмическая, Exponential – Экспоненциальная,
Distance Weighted LS – Взвешенная МНК, Neg Expon Weighted LS – Взвешенная обр. эксп.
МКН, Spline – Сплайны и Lowess – Сглаживание.) рассмотрены в примере 2D Fit Lines – 2М Линии подгонки (Глава 7 – STATISTICA Graphs: Creation and Customization – Графики
STATISTICA: Создание и настройка).
Последовательные/наложенные графики. Выберите команду Sequential/Stacked –
Последовательные/наложенные графики в меню Graphs – Графика – 2D Graphs – 2М Графика для вызова диалога Sequential/Stacked Plots – Последовательные/наложенные графики.
Sequential/Stacked – Последовательные/наложенные графики используются для представления последовательности значений выбранных переменных.
В то же время наложенные графики “складывают” соответствующие значения последовательных переменных (из выбранного списка). Параметры отображения включают комбинации линий, прерывистых линий, областей и столбцов
Круговые диаграммы. Выберите команду Pie Charts – Круговые диаграммы в меню
Graphs – Графика – 2D Graphs – 2М Графики для вызова диалога Pie Charts – Круговые диаграммы.
Круговая диаграмма (термин был впервые использован Хаскеллом в 1922 году) является одним из наиболее часто используемых графических форматов для представления пропорций или значений переменных. В зависимости от выбранного типа графика на круговой диаграмме будут изображаться исходные значения или частоты особых категорий значений (как те, которые можно изобразить на гистограмме).
STATISTICA предоставляет возможность строить круговые, эллиптические, 2М или 3М круговые диаграммы для отображения исходных значений или частот заданных категорий. Частоты данных можно определять по интервалам различными способами.
Для дополнительной информации см. Methods of Categorization – Методы категоризации (Глава 7 – STATISTICA Graphs: Creation and Customization – Графики
STATISTICA: Создание и настройка).
648 – Руководство Пользователя
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Метки частей круговых диаграммам можно задавать значениями, процентами, текстовыми метками, текстовыми метками и значениями, или текстовыми метками и процентами.
Графики пропущенных данных/диапазонов. Выберите команду Missing/Range Data
Plots – Графики пропущенных данных/диапазонов в меню Graphs – Графика – 2D Graphs – 2М Графики для вызова диалога Missing and ‘Out of Range’ Data Plots – Графики
пропущенных данных/диапазонов.
Missing/Range Data Plots – Графики пропущенных данных/диапазонов дают возможность исследовать шаблон расположения или распределение пропущенных данных и/или заданных пользователем точек “вне диапазона” текущего множества (или подмножества) наблюдений.
Этот график применяется в разведочном анализе данных для определения количества пропущенных данных (и/или данных “вне диапазона”), а также для выяснения, является ли их распределение более или менее случайным.
Руководство Пользователя – 649
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Графики функций пользователя. Выберите команду Custom Function Plots –
Графики функций пользователя в меню Graphs – Графика – 2D Graphs – 2М Графика для вызова диалога 2D Custom Function Plots – 2М Графики функций пользователя.
В отличие от большинства других типов графиков для 2М графика функции пользователя не требуется выбирать переменные; вместо этого для построения графика программа запросит ввод формулы. Эта процедура создает графики, основанные не на значениях переменных в файле данных, а на заданных пользователем формулах (т.е. пользовательских функциях), например: y = x2 + x/2.
Для построения параметрической кривой введите функцию для y и функцию для x.
например, введите y(t)=t*sin(2*pi*t) и x(t)=t*cos(2*pi*t) или y(t)=2*cos(t)+cos(8*t) и x(t)= 2*sin(t)+sin(8*t) для построения кривых:
Дополнительная информация о параметрических кривых находится в Главе 9 –
STATISTICA Graphs: Examples and FAQ’s – Графики STATISTICA: Примеры и вопросы..
3М Последовательные графики
Диаграммы исходных данных. Выберите команду Raw Data Plots – Диаграммы
исходных данных в меню Graphs – Графика – 3D Sequential Graphs – 3М
Последовательные графики для вызова диалога 3D Raw Data Plots – 3М Диаграммы исходных данных.
Диаграммы исходных данных позволяют вам строить последовательные графики исходных данных на основе выбранных переменных в трехмерном пространстве. Выбранные переменные представляются на оси Y, последовательные наблюдения – на оси X, а соответствующие значения – на оси Z.
650 – Руководство Пользователя
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
Контурные и поверхностные типы объединяют все отдельные графики в одно целое. Опции отображения включают линии, столбцы, блоки и всплески, а также параметры контурного и поверхностного графиков.
Гистограммы двух переменных. Выберите команду Bivariate Histograms –
Гистограммы двух переменных в меню Graphs – Графики – 3D Sequential Graphs – 3М Последовательные графики для вызова диалога 3D Bivariate Histograms – 3М
Гистограммы двух переменных.
Трехмерные гистограммы двух переменных используются для визуализации кросстабуляций значений двух переменных. Их можно рассматривать как сочетание двух простых гистограмм (т.е. гистограмм одной переменной), соединенных таким образом, что можно исследовать частоты совместного появления значений двух анализируемых переменных.
Интервалы гистограммы или группы категоризации можно определить для каждой переменной так, как описано в разделе Methods of Categorization – Методы
Руководство Пользователя – 651
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
категоризации (Глава 7 – STATISTICA Graphs: Creation and Customization – Графики
STATISTICA: Создание и настройка).
Диаграммы диапазонов. Выберите команду Range Plots – Диаграммы диапазонов в
меню Graphs – Графика – 3D Sequential Graphs – 3М Последовательные графики для вызова диалога 3D Range Plots – 3М Диаграммы диапазонов.
3М диаграммы диапазонов изображают диапазоны значений или столбцы ошибок, соответствующих определенным точкам данных.
Диапазоны или столбцы ошибок не вычисляются по данным, а определяются исходными значениями выбранных переменных. Для каждого наблюдения строится один диапазон или столбец ошибок. Переменные диапазона можно понимать как абсолютные значения или как значения, отвечающие отклонениям от средней точки. На графике можно представить одну или несколько переменных.
Диаграммы размаха. Выберите команду Box Plots – Диаграммы размаха в меню
Graphs – Графика – 3D Sequential Graphs – 3М Последовательные графики для вызова диалога 3D Box Plots – 3М Диаграммы размаха.
На 3М диаграммах размаха диапазоны значений выбранной переменной строятся отдельно для групп наблюдений, определяемых значениями категоризующей (группирующей) переменной. Центральная тенденция (например, медиана или среднее) и диапазон или вариационные статистики (например, квартили, стандартные ошибки или стандартные отклонения) вычисляются для каждой группы наблюдений, а стиль изображения определяется типом графика.
652 – Руководство Пользователя
Copyright © StatSoft, 2001
ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
3D Range Plots – 3М Диаграммы диапазонов отличаются от 3D Box Plots – 3М Диаграмм размаха тем, что на диаграммах диапазонов диапазоны представлены значениями выбранных переменных (например, одна переменная содержит минимальные значения диапазонов, а другая – максимальные значения диапазонов), а для диаграмм размаха диапазоны вычисляются по значениям переменных (например, стандартные отклонения, стандартные ошибки или минимальные и максимальные значения).
3М XYZ Графики
Диаграммы рассеяния. Выберите команду Scatterplots – Диаграммы рассеяния в
меню Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ Графики для вызова диалога 3D Scatterplots – 3М Диаграммы рассеяния. Трехмерные диаграммы рассеяния (называемые также XYZ диаграммами рассеяния) представляют собой наиболее простой тип трехмерных зависимостей. Как правило, они используются для визуализации связей между непрерывными переменными.
Вы можете выбрать один из нескольких типов графиков: Scatterplot – Диаграмма рассеяния, Space Plot – Пространственный график, Spectral Plot – Спектральный график, Deviation Plot – Диаграмма отклонений или Trace Plot – Трассировочный график.
Scatterplots – Диаграмма рассеяния отражает взаимосвязь между тремя или более переменными в трехмерном пространстве; при этом каждой точке соответствует тройка координат X, Y и Z.
Руководство Пользователя – 653
Copyright © StatSoft, 2001