统计图形
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统计图形,又称为统计图、统计学图形、图解方法、图解技术、图解分析方法或图解分析技术,是指统计学领域当中用于可视化定量数据的信息图形。有时,人们也把统计图形与各种统计学表格统称为统计图表或统计学图表。
目录
概述
统计学与数据分析过程可大致分为两个组成部分:定量分析方法(Quantitative techniques)和图解分析方法(graphical techniques)。定量分析方法是指那套产生数值型或表格型输出的统计学操作程序;比如,包括假设检验、方差分析、点估计、可信区间以及最小二乘法[1]回归分析。这些手段以及与此类似的其他技术方法全都颇具价值,属于是经典分析方面的主流。
另一方面,还有一大套我们一般称之为图解分析方法的统计学工具。这些工具包括散点图、直方图、概率图、残差图(residual plot)、箱形图、块图以及双标图。探索性数据分析(Exploratory data analysis,EDA)就密切地依赖于这些手段以及与此类似的其他技术方法。图解分析操作程序不仅仅是在EDA背景下才使用的工具;在检验假设、模型选择、统计模型验证、估计量(estimator)选择、关系确定、因素效应判定以及离群值检出方面,此类图解分析工具还可以作为最佳捷径,用来深入认识数据集。此外,优质的统计图形还可以作为一种令人信服的沟通手段,用来向他人传达存在于数据之中的基本讯息 。
图解式统计学方法具有四个方面的目标:⑴ 探究数据集的内容;⑵ 用于发现数据之中的结构;⑶ 检查统计学模型之中的假设;⑷ 沟通传达分析结果。
如果不采用统计图形,也就会丧失深入认识数据基础结构之一个或多个方面的机会。
历史
三维饼图示例:欧盟各国拥有欧盟农田的百分比[2]。
统计图形的起源可以追溯到人们最早试图分析数据的活动,而如今这种技术方法已经成为科学发展的关键手段之一。早在十八世纪,人们就采用了许多为我们当前所熟悉的统计制图手段和形式,如二维地图、示意地图、条图以及坐标纸。人们对于下列四个问题的关注推动了统计图形技术方法的发展:
- 十七世纪和十八世纪期间的空间组织问题。
- 十八世纪期间和十九世纪早期的离散比较问题。
- 十九世纪期间的连续分布问题。
- 十九世纪和二十世纪期间的多变量分布与相关问题。
视频
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参考文献
- ↑ 什么是最小二乘法? ,搜狐,2019-05-30
- ↑ PPT图表美化教程八:三维饼图的设计和优化,搜狐,2020-06-19