_v1319_

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

На Space Plots – Пространственном графики ось Z располагается в центре графика, и, таким образом, плоскость XY можно поместить в выбранную точку оси Z.

Первоначально, Spectral Plots – Спектральные диаграммы применялись в спектральном анализе для исследования нестационарных временных рядов. На горизонтальных осях можно откладывать частоты спектра и последовательные временные интервалы, а на оси Z – спектральные плотности для каждого интервала. Например, в работе Shumway (1988) обсуждается использование так называемых нестационарных спектров при исследовании записей речи.

В этом типе графиков трехмерное пространство разделено на области, в которых данные "сжаты" в соответствующие спектральные плоскости. Обратите внимание, что для построения функциональных зависимостей (таких как в спектральном анализе), необходимо упорядочить данные таким образом, чтобы переменная Y содержала категоризующую информацию (т.е. была группирующей переменной).

На Deviation Plots – Диаграмме отклонений точки данных (заданные координатами X, Y и Z) представлены в виде "отклонений" от определенного базового уровня на оси Z.

На Trace Plots – Трассировочном графике отдельные точки соединены линией в порядке чтения данных из файла, в соответствии с номерами наблюдений.

Диаграммы рассеяния с образами. Выберите команду Scatter Image Plots –

Диаграмма рассеяния с образами в меню Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ Графики для вызова диалога 3D Scatter Image Plots – 3М Диаграмма рассеяния с образами.

XYZ диаграмма рассеяния с образами – это диаграмма рассеяния, в которой каждая метка данных является взятым из файла изображением (поддерживаются все наиболее распространенные форматы). Различные файлы изображений можно сопоставить

654 – Руководство Пользователя

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

различным точкам данных (определяемых координатами X, Y и Z), а также можно использовать весовую переменную.

Подробное описание диаграмм рассеяния с образами находится в разделе Scatter Image Plots Overview – Обзор диаграммы рассеяния с образами в Electronic Manual – Электронном руководстве.

Графики поверхностей. Выберите команду Surface Plots – Графики поверхностей в

меню Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ Графики (или в меню Graphs –

Графика) для вызова диалога 3D Surface Plots – 3М Графики поверхностей.

С помощью этого диалога вы можете построить график поверхности, в котором поверхность подгоняется (согласно технологии сглаживания) к данным (соответствующим переменным на координатах XYZ). Заданная поверхность является подгонкой значений переменной, представленной на оси Z. Эта поверхность закрашивается различными оттенками цветом согласно значениям на оси Z.

Руководство Пользователя – 655

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Для изменения диапазона значений и количества уровней, используемых на поверхности, см. How Do I Define a Custom Selection of Levels for a Contour Plot or Surface Plot? – Как задать уровни на контурном графике или поверхностном графике в Главе 9

– STATISTICA Graphs: Examples and FAQ’s – Графики STATISTICA: Создание и настройка.

Уравнения и методы сглаживания включают Linear – Линейное, Quadratic –

Квадратичное, Distance Weighted LS – Наименьшие квадраты, Neg Expon Weighted LS –

Отрицательное экспоненциально – взвешенное и Spline – Сплайны. Эти типы подгонки обсуждаются в разделе 3D Graph Surfaces – 3М Графики поверхностей (Глава 9 –

STATISTICA Graphs: Examples and FAQ’s – Графики STATISTICA: Примеры и вопросы).

Карты линий уровня. Выберите команду Contour Plots – Карты линий уровня в

меню Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ Графики для вызова диалога 3D Contour Plots – 3М Карты линий уровня.

Contour Plots – Карты линий уровня создаются путем подгонки трехмерной функции поверхности к трехмерной диаграмме рассеяния. Получившиеся в результате контурные линии (т.е. линии равной "высоты") проектируются на плоскость X – Y.

Для изменения диапазона значений и количества уровней, используемых на поверхности, см. How Do I Define a Custom Selection of Levels for a Contour Plot or Surface Plot? – Как задать уровни на контурном графике или поверхностном графике в Главе 9

– STATISTICA Graphs: Examples and FAQ’s – Графики STATISTICA: Создание и настройка.

Уравнения и методы сглаживания включают Linear – Линейное, Quadratic –

Квадратичное, Distance Weighted LS – Наименьшие квадраты, Neg Expon Weighted LS –

Отрицательное экспоненциально – взвешенное и Spline – Сплайны.

656 – Руководство Пользователя

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Эти типы подгонки обсуждаются в разделе 3D Graph Surfaces – 3М Графики поверхностей (Глава 9 – STATISTICA Graphs: Examples and FAQ’s – Графики

STATISTICA: Примеры и вопросы).

Тернарные графики. Выберите команду Ternary Plots – Тернарные графики в меню

Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ Графики для вызова диалога Ternary Graphs –

Тернарные графики.

Ternary Graphs – Тернарные графики используются для исследования связей между несколькими переменными, когда три из них представляют собой, например, компоненты смеси (это означает, что сумма их остается постоянной для всех наблюдений). Обычное такие графики применяются при экспериментальном исследовании зависимости отклика от относительного содержания трех компонент (например, трех химических соединений), при этом соотношение компонент изменяется с целью определения его оптимального значения.

На тернарных графиках для построения зависимости четырех (или более) переменных (компонент X, Y и Z и откликов V1, V2 и т.д.) используется треугольная система координат на плоскости (тернарные диаграммы рассеяния или линии уровня) или в пространстве (тернарные трехмерные диаграммы рассеяния или поверхности). При построении тернарного графика относительная доля каждой компоненты (для каждого наблюдения) ограничена их общей постоянной суммой (например, 1). При создании графика масштаб долей по умолчанию изменяется таким образом, чтобы эта сумма была равна 1 для каждого наблюдения.

Категоризованные XYZ графики. Выберите команду Categorized XYZ Plots –

Категоризованные XYZ графики в меню Graphs – Графика – 3D XYZ – 3М XYZ Графики

Graphs для вызова диалога 3D Categorized Plots – 3М Категоризованные графики.

Руководство Пользователя – 657

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

STATISTICA поддерживает различные типы 3М графиков (то есть, Scatterplots –

Диаграммы рассеяния, Surface Plots – Пространственные графики, Contour Plots – Контурные графики, Trace Plots – Трассировочные графики, Deviation Plots – Диаграммы отклонений, Space Plots – Поверхностные графики, Spectral Plots – Спектральные графики).

Используя категоризованные графики, вы можете строить 3М графики по заданным категориям выбранной переменной. Для каждого уровня группирующей переменной строится один график, и все отдельные графики отображаются в одном окне для облегчения сравнительного анализа подмножеств данных (категорий).

Подробное обсуждений категоризованных графиков находится в разделе What Are Categorized Graphs? – Что такое категоризованные графики? (Глава 8 – STATISTICA Graphs: Conceptual Overviews – Графики STATISTICA: Подробный обзор).

Категоризованные тернарные графики. Выберите команду Categorized Ternary Plots

– Категоризованные тернарные графики в меню Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ Графики для вызова диалога Categorized Ternary Graphs – Категоризованные тернарные графики.

Категоризованные тернарные графики используются для исследования взаимосвязей между тремя и более переменными, когда три из них представляют собой компоненты смеси для каждого значения группирующей переменной (т.е. между ними существует жесткая связь, заключающаяся в том, что их значения в сумме дают постоянную величину для всех наблюдений).

На тернарных графиках для построения зависимости четырех (или более) переменных (компонентов X, Y и Z и откликов V1, V2 и т.д.) используется треугольная система координат на плоскости (тернарные диаграммы рассеяния или линии уровня) или в

658 – Руководство Пользователя

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

пространстве (тернарные трехмерные диаграммы рассеяния или поверхности). При построения тернарного графика относительная доля каждой компоненты (для каждого наблюдения) ограничена общей постоянной суммой компонент (например, 1). По умолчанию при создании графика масштаб долей изменяется таким образом, что эта сумма для каждого наблюдения становится равной 1. Ниже рассмотрены способы проверки наблюдений с неправильными суммами.

На категоризованных тернарных графиках для каждого уровня группирующей переменной (или заданной пользователем подгруппы) строится отдельный график. Все эти графики располагаются в одном графическом окне для сравнения групп данных (категорий).

Графики функций пользователя. Выберите команду Custom Function Plots –

Графики функций пользователя в меню Graphs – Графика – 3D XYZ Graphs – 3М XYZ

Графики для вызова диалога 3D Custom Function Plots – 3М Графики функций пользователя.

Руководство Пользователя – 659

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

На этом графике строится 3-мерный график, построенный не на значениях переменных в файле данных, а по формуле, заданной пользователем, например: z = x + 2 * x * y + y.

Матричные графики

Выберите команду Matrix Plots – Матричные графики в меню Graphs – Графика для вызова диалога Matrix Plots – Матричные графики.

Матричные графики используются для графического представления зависимостей между переменными некоторого множества в виде матрицы обычных двумерных графиков. Чаще всего в качестве матричных графиков используются диаграммы рассеяния, которые можно рассматривать как графический аналог корреляционной матрицы.

Матрицы диаграмм рассеяния могут быть не только квадратными (как на приведенном рисунке), но и прямоугольными, если были выбраны два списка переменных (по аналогии с прямоугольными матрицами). Если используется квадратная матрица, то на диагонали вместо диаграмм рассеяния будут построены гистограммы для соответствующих переменных.

Пиктографики

Выберите команду Icon Plots – Пиктографики в меню Graphs – Графика для вызова диалога Icon Plots – Пиктографики.

На статистических пиктографиках наблюдения или отдельные испытания представлены в виде символов со многими элементами.

660 – Руководство Пользователя

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Общая идея, стоящая за этим методом, заключается в способности человека автоматически различать многомерные различия между отдельными экземплярами, представляющими наблюдения (в нашем случае “пиктограммы”). Иногда наблюдения очень похожи друг на друга, однако дальнейший анализ помогает выявить различия между отдельными наблюдениями с большим количеством наблюдений

Идея использования пиктографиков состоит в представлении отдельных наблюдений в виде некоторых графических объектов, где значения переменных соответствуют определенным свойствам или размерам этих объектов (как правило, одно наблюдение = один объект). Это соответствие таково, что внешний вид объекта изменяется в зависимости от набора значений.

Таким образом, появляется возможность однозначно “идентифицировать” объекты по набору значений. Изучение таких пиктограмм помогает обнаружить специфические наборы простых соотношений и взаимосвязей между переменными.

STATISTICA предлагает широкий набор типов пиктографиков, который включает

Chernoff faces – Лица Чернова, Pies – Круговые диаграммы, Stars – Звезды, Sunrays –

Лучи, Polygons – Многоугольники, Columns – Столбцы, Lines – Линии и Profiles –

Профили.

Для дополнительной информации об этих типах графиков см. раздел Taxonomy of Icon Plots – Система пиктографиков в Electronic Manual – Электронном руководстве в

Главе 8 – STATISTICA Graphs: Conceptual Overviews – Графики STATISTICA: Общий обзор.

Руководство Пользователя – 661

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Категоризованные графики

Кроме различных типов графиков, описанных выше, STATISTICA предлагает широкий набор категоризованных графиков, в которых значения выбранных переменных разбиваются на несколько групп согласно значениям категориальной переменной. Эти графики предоставляют некоторые категориальные методы (включая пользовательские интервалы, определение категорий или составных подмножеств с помощью логических условий, и другие). См. Methods of Categorization – Методы категоризации (Глава 7 – STATISTICA Graphs: Creation and Customization – Графики STATISTICA: Создание и настройка) для дополнительной информации. Подробный обзор категоризованных графиков находится в разделе What Are Categorized Graphs? – Что такое категоризованные графики? (Глава 8 – STATISTICA Graphs: Conceptual Overviews –

Графика STATISTICA: Подробный обзор).

Гистограммы. Выберите команду Histograms – Гистограммы в меню Graphs –

Графика – Categorized Graphs – Категоризованные графики для вызова диалога 2D Categorized Histograms – 2М Категоризованные гистограммы.

Категоризованные гистограммы являются расширением простых гистограмм, позволяя вам анализировать распределение значений выбранных переменных, разбитых (категоризованных) на группы с помощью независимых категориальных переменной. Одна или две группирующих переменных могут быть представлены на одном графике (например, один график может быть разделен разными способами на группы). Если выбраны две группирующие переменные, то строится “кросстабуляция графиков ”.

Вы можете построить отдельные графики для каждой категории или отобразить все графики в одном окне с помощью, используя несколько цветов и стилей.

662 – Руководство Пользователя

Copyright © StatSoft, 2001

ГЛАВА 6: ГРАФИКИ: ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Диаграммы рассеяния. Выберите команду Scatterplots – Диаграммы рассеяния в

меню Graphs – Графика – Categorized Graphs – Категоризованные графики для вызова диалога 2D Categorized Scatterplots – 2М Категоризованные диаграммы рассеяния.

2М диаграммы рассеяния используются для визуализации зависимости между двумя переменными X и Y. В диаграммах рассеяния отдельные данные представлены точками в двумерном пространстве. Две координаты (X и Y), определяющие расположение точки, соответствуют определенным значениям двух переменных.

С помощью одной или двух группирующих переменных все данные можно разбить на несколько отдельных групп. Если выбраны две группирующие переменные, то строится “кросстабуляция графиков ”.

Вы можете построить отдельные графики для каждой категории или отобразить все графики в одном окне, используя несколько цветов и стилей.

STATISTICA предоставляет набор различных типов подгонки в диаграммах рассеяния:

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. См.

2D Fit Lines – 2М Линии подгонки (Глава 7 – STATISTICA Graphs: Creation and Customization – Графики STATISTICA: Создание и настройка) для дополнительной информации. Выбранная функция применяется к каждому множеству переменных X-Y (например, на графике Double – Y – С двойной осью Y строятся две линии подгонки, по одной для каждой переменной Y).

Графики средних с ошибками. Выберите команду Means w/Error Plots – Графики средних с ошибками в меню Graphs – Графика – Categorized Graphs – Категоризованные

Руководство Пользователя – 663

Copyright © StatSoft, 2001