第2章 數(shù)據(jù)的圖表展示

數(shù)據(jù)分析

(方法與案例)

作者賈俊平統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)

FundamentalStatistics第2章數(shù)據(jù)的圖表展示2.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.2品質(zhì)數(shù)據(jù)的整理與展示2.3數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與展示2.4合理使用圖表Display學(xué)習(xí)目標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容和目的分類和順序數(shù)據(jù)的整理與顯示方法數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與顯示方法用Excel作頻數(shù)分布表和形圖合理使用圖表統(tǒng)計(jì)應(yīng)用

把數(shù)據(jù)畫圖之后，要用用腦袋沃德(AbrahamWald)和許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家一樣，在第二次世界大戰(zhàn)時(shí)也處理了戰(zhàn)爭與相關(guān)的問題。他發(fā)明的一些統(tǒng)計(jì)方法在戰(zhàn)時(shí)被視為軍事機(jī)密。以下是他提出的概念中較簡單的一種沃德被咨詢飛機(jī)上什么部位應(yīng)該加強(qiáng)鋼板時(shí)，開始研究從戰(zhàn)役中返航的軍機(jī)上受敵軍創(chuàng)傷的彈孔位置。他畫了飛機(jī)的輪廓，并且標(biāo)識出彈孔的位置。資料累積一段時(shí)間后，幾乎把機(jī)身各部位都填滿了。于是沃德建議，把剩下少數(shù)幾個(gè)沒有彈孔的部位補(bǔ)強(qiáng)。因?yàn)檫@些部位被擊中的飛機(jī)都沒有返航2.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理2.1.1數(shù)據(jù)審核2.1.2數(shù)據(jù)排序2.1.3數(shù)據(jù)篩選2.1.4數(shù)據(jù)透視表第2章數(shù)據(jù)的圖表展示數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)審核檢查數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)篩選找出符合條件的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)排序升序和降序?qū)ふ覕?shù)據(jù)的基本特征數(shù)據(jù)透視按需要匯總2.1.1數(shù)據(jù)審核2.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)審核—原始數(shù)據(jù)

(rawdata)完整性審核應(yīng)調(diào)查的單位或個(gè)體是否有遺漏所有的調(diào)查項(xiàng)目或變量是否填寫齊全準(zhǔn)確性審核數(shù)據(jù)是否真實(shí)反映實(shí)際情況，內(nèi)容是否符合實(shí)際數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)誤，計(jì)算是否正確等數(shù)據(jù)的審核—二手?jǐn)?shù)據(jù)

(secondhanddata)適用性審核弄清楚數(shù)據(jù)的來源、數(shù)據(jù)的口徑以及有關(guān)的背景材料確定數(shù)據(jù)是否符合自己分析研究的需要時(shí)效性審核盡可能使用最新的數(shù)據(jù)確認(rèn)是否有必要做進(jìn)一步的加工整理2.1.2數(shù)據(jù)排序2.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)排序

(datarank)按一定順序?qū)?shù)據(jù)排列，以發(fā)現(xiàn)一些明顯的特征或趨勢，找到解決問題的線索排序有助于對數(shù)據(jù)檢查糾錯(cuò)，以及為重新歸類或分組等提供依據(jù)在某些場合，排序本身就是分析的目的之一排序可借助于計(jì)算機(jī)完成數(shù)據(jù)排序

(方法)分類數(shù)據(jù)的排序字母型數(shù)據(jù)，排序有升序降序之分，但習(xí)慣上用升序漢字型數(shù)據(jù)，可按漢字的首位拼音字母排列，也可按筆畫排序，其中也有筆畫多少的升序降序之分?jǐn)?shù)值型數(shù)據(jù)的排序遞增排序：設(shè)一組數(shù)據(jù)為x1，x2，…，xn，遞增排序后可表示為：x(1)<x(2)<…<x(n)遞減排序：可表示為：x(1)>x(2)>…>x(n)2.1.3數(shù)據(jù)篩選2.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)篩選

(datafilter)當(dāng)數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤不能予以糾正，或者有些數(shù)據(jù)不符合調(diào)查的要求而又無法彌補(bǔ)時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選數(shù)據(jù)篩選的內(nèi)容將某些不符合要求的數(shù)據(jù)或有明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)予以剔除將符合某種特定條件的數(shù)據(jù)篩選出來，而不符合特定條件的數(shù)據(jù)予以剔除用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選

8名學(xué)生的考試成績數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)篩選

(datafilter)【例2.1】8名學(xué)生4門課程的考試成績數(shù)據(jù)。找出統(tǒng)計(jì)學(xué)成績等于75分的學(xué)生，英語成績最高的前3名學(xué)生，4門課程成績都大于70分的學(xué)生

2.1.4數(shù)據(jù)透視表2.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)透視表

(pivottable)可以從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有用的信息可以對數(shù)據(jù)表的重要信息按使用者的習(xí)慣或分析要求進(jìn)行匯總和作圖形成一個(gè)符合需要的交叉表(列聯(lián)表)在利用數(shù)據(jù)透視表時(shí)，數(shù)據(jù)源表中的首行必須有列標(biāo)題數(shù)據(jù)透視表

(pivottable)【例2.2】在某大學(xué)隨機(jī)抽取30名學(xué)生，調(diào)查他們的性別、家庭所在地、平均月生活費(fèi)支出、平均每月購買衣物支出和購買衣物時(shí)所考慮的首要因素等，得到的數(shù)據(jù)如表2—4所示。試建立一個(gè)數(shù)據(jù)透視表，在表的行變量中給出性別和購買衣物首選因素，在列變量中給出學(xué)生的家庭所在地，對平均月生活費(fèi)支出和月平均購買衣物支出進(jìn)行交叉匯總。數(shù)據(jù)透視表

(用Excel創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表)第1步：在Excel工作表中建立數(shù)據(jù)清單第2步：選中數(shù)據(jù)清單中的任意單元格，并選擇【數(shù)據(jù)】菜單中的【數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖】第3步：確定數(shù)據(jù)源區(qū)域第4步：在【向?qū)А?步驟之3】中選擇數(shù)據(jù)透視表的輸出位置。然后選擇【布局】第5步：在【向?qū)А季帧繉υ捒蛑?，依次將”分類變量“拖至左邊的“行”區(qū)域，上邊的“列”區(qū)域，將需要匯總的“變量”拖至“數(shù)據(jù)區(qū)域”第6步：然后單擊【確定】，自動返回【向?qū)А?步驟之3】對話框。然后單擊【完成】，即可輸出數(shù)據(jù)透視表

用Excel創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表2.2品質(zhì)數(shù)據(jù)的整理與展示2.2.1分類數(shù)據(jù)的整理與圖示2.2.2數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與圖示第2章數(shù)據(jù)的圖表展示數(shù)據(jù)的整理與顯示

(基本問題)要弄清所面對的數(shù)據(jù)類型不同類型的數(shù)據(jù)，采取不同的處理方式和方法對分類數(shù)據(jù)和順序數(shù)據(jù)主要是作分類整理對數(shù)值型數(shù)據(jù)則主要是作分組整理適合于低層次數(shù)據(jù)的整理和顯示方法也適合于高層次的數(shù)據(jù)；但適合于高層次數(shù)據(jù)的整理和顯示方法并不適合于低層次的數(shù)據(jù)2.2.1分類數(shù)據(jù)的整理與圖示2.2品質(zhì)數(shù)據(jù)的整理與展示分類數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量頻數(shù)(frequency)

：落在各類別中的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)比例(proportion)

：某一類別數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)占全部數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)的比值百分比(percentage)

：將對比的基數(shù)作為100而計(jì)算的比值比率(ratio)

：不同類別數(shù)值個(gè)數(shù)的比值生成頻數(shù)分布表

(分類數(shù)據(jù))1. 列出各類別2.計(jì)算各類別的頻數(shù)3.生成頻數(shù)分布表分類頻數(shù)比例百分比比率ABCDE生成頻數(shù)分布表

(定性數(shù)據(jù))【例2.3】為研究不同類型的軟飲料的市場銷售情況，一家市場調(diào)查公司對隨機(jī)抽取的一家超市進(jìn)行調(diào)查。下面的表2—1是調(diào)查員隨機(jī)觀察的50名顧客購買的飲料類型及購買者性別的記錄。生成頻數(shù)分布表，觀察飲料類型和消費(fèi)者性別的分布狀況，并進(jìn)行描述性分析

制作頻數(shù)分布表綠色健康飲品Excel使用Excel數(shù)據(jù)透視表計(jì)數(shù)

(pivottable)第1步：選擇【數(shù)據(jù)】菜單中的【數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖】第2步：確定數(shù)據(jù)源區(qū)域(在操作前將光標(biāo)放在任意數(shù)據(jù)單元格內(nèi)，系統(tǒng)會自動選定數(shù)據(jù)源區(qū)域)第3步：在【向?qū)А?步驟之3】中選擇數(shù)據(jù)透視表的輸出位置，然后選擇【布局】第4步：在【向?qū)А季帧繉υ捒蛑?，依次將“飲料類型”拖至左邊的“行?或列)區(qū)域，將“顧客性別”拖至“列”(或行)區(qū)域，將“飲料類型”拖至“數(shù)據(jù)”區(qū)域。第5步：單擊【確定】，自動返回【向?qū)А?步驟之3】對話框。單擊【完成】用數(shù)據(jù)透視表生成分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布Excel生成頻數(shù)分布表

(列聯(lián)表—Excel)不同類型飲料和顧客性別的頻數(shù)分布

綠色健康飲品分類數(shù)據(jù)的圖示—條形圖

(barChart)用寬度相同的條形的高度或長短來表示各類別數(shù)據(jù)各類別可放在縱軸，稱為條形圖，可以放在橫軸，稱為柱形圖(columnchart)

分類數(shù)據(jù)的圖示—復(fù)式條形圖

(barChart)飲料類型和顧客性別的條形圖

(SPSS的輸出)

分類數(shù)據(jù)的圖示—帕累托圖

(paretochart)按各類別數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻數(shù)多少排序后繪制的柱形圖用于展示分類數(shù)據(jù)的分布分類數(shù)據(jù)的圖示—簡單餅圖

(pieChart)

用圓形及圓內(nèi)扇形的角度來表示數(shù)值大小的圖形，主要用于表示一個(gè)樣本(或總體)中各組成部分的數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)的比例

用于研究結(jié)構(gòu)問題2.2.2順序數(shù)據(jù)的整理與圖示2.2品質(zhì)數(shù)據(jù)的整理與展示順序數(shù)據(jù)的整理

(可計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量)1.累積頻數(shù)(cumulativefrequencies)：各類別頻數(shù)的逐級累加2.累積頻率(cumulativepercentages)：各類別頻率(百分比)的逐級累加順序數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布表

(例題分析)【例2.4】在一項(xiàng)城市住房問題的研究中，研究人員在甲乙兩個(gè)城市各抽樣調(diào)查300戶，其中的一個(gè)問題是：“您對您家庭目前的住房狀況是否滿意？”1．非常不滿意；2．不滿意；3．一般；4．滿意；5．非常滿意。甲城市家庭對住房狀況評價(jià)的頻數(shù)分布回答類別甲城市戶數(shù)(戶)百分比(%)向上累積向下累積戶數(shù)(戶)百分比(%)戶數(shù)(戶)百分比(%)

非常不滿意

不滿意

一般

滿意

非常滿意24108934530836311510241322252703008.044.075.090.0100.03002761687530100.092562510合計(jì)300100.0————順序數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布表

(例題分析)乙城市家庭對住房狀況評價(jià)的頻數(shù)分布回答類別乙城市戶數(shù)(戶)百分比(%)向上累積向下累積戶數(shù)(戶)百分比(%)戶數(shù)(戶)百分比(%)

非常不滿意

不滿意

一般

滿意

非常滿意21997864387.033.026.021.312.7211201982623007.040.066.087.3100.030027918010238100.093.060.034.012.7合計(jì)300100.0————順序數(shù)據(jù)的圖示—累計(jì)頻數(shù)分布圖

(例題分析)243001322252700100200300400

非常不滿意

不滿意

一般

滿意

非常滿意累積戶數(shù)（戶）(a)向上累積27616830300750100200300400

非常不滿意

不滿意

一般

滿意

非常滿意累積戶數(shù)（戶）(b)向下累積甲城市家庭對住房狀況評價(jià)的累積頻數(shù)分布環(huán)形圖

(doughnutchart)環(huán)形圖中間有一個(gè)“空洞”，樣本或總體中的每一部分?jǐn)?shù)據(jù)用環(huán)中的一段表示與餅圖類似，但又有區(qū)別餅圖只能顯示一個(gè)總體各部分所占的比例環(huán)形圖則可以同時(shí)繪制多個(gè)樣本或總體的數(shù)據(jù)系列，每一個(gè)樣本或總體的數(shù)據(jù)系列為一個(gè)環(huán)用于結(jié)構(gòu)比較研究用于展示分類和順序數(shù)據(jù)環(huán)形圖

(例題分析)8%36%31%15%7%33%26%21%13%10%

非常不滿意

不滿意

一般

滿意

非常滿意

甲乙兩城市家庭對住房狀況的評價(jià)2.3數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與展示2.3.1數(shù)據(jù)分組2.3.2數(shù)值型數(shù)據(jù)的圖示第2章數(shù)據(jù)的圖表展示2.3.1數(shù)據(jù)分組2.3數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與展示數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分組分組方法分組方法等距分組異距分組單變量值分組組距分組單變量值分組

(要點(diǎn))1.將一個(gè)變量值作為一組2.適合于離散變量3.適合于變量值較少的情況組距分組

(要點(diǎn))將變量值的一個(gè)區(qū)間作為一組適合于連續(xù)變量適合于變量值較多的情況需要遵循“不重不漏”的原則可采用等距分組，也可采用不等距分組~~~~~組距分組

(幾個(gè)概念)1.下限(lowlimit)：一個(gè)組的最小值2.上限(upperlimit)：一個(gè)組的最大值3.組距(classwidth)：上限與下限之差4.組中值(classmidpoint)：下限與上限之間的中點(diǎn)值下限值+上限值2組中值=頻數(shù)分布表的編制

(例題分析)【例2.5】某電腦公司2005年前四個(gè)月各天的銷售量數(shù)據(jù)(單位：臺)。試對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組生成頻數(shù)分布表

(例題分析)確定組數(shù)：組數(shù)的確定應(yīng)以能夠顯示數(shù)據(jù)的分布特征為目的。在實(shí)際分組時(shí)，組數(shù)一般為5K15。本例中由于數(shù)據(jù)較多，可考慮分為10組確定組距：組距(ClassWidth)是一個(gè)組的上限與下限之差，可根據(jù)全部數(shù)據(jù)的最大值和最小值及所分的組數(shù)來確定，即

組距＝(最大值-最小值)÷組數(shù)

例如，本例最大值為237，最小值為141，組距=(237-141)÷10＝9.6。為便于計(jì)算，組距宜取5或10的倍數(shù)，且第一組的下限應(yīng)低于最小變量值，最后一組的上限應(yīng)高于最大變量值，因此組距可取10統(tǒng)計(jì)出各組的頻數(shù)。每個(gè)組的數(shù)據(jù)滿足ax<b(上限值不在內(nèi)(Excel的計(jì)數(shù)規(guī)則是a<xb)制作頻數(shù)分布Excel等距分組表

(上下組限重疊)等距分組表

(上下組限間斷)等距分組表

(使用開口組)2.3.2數(shù)值型數(shù)據(jù)的圖示2.3數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與展示數(shù)據(jù)Excel分組數(shù)據(jù)—直方圖

(histogram)用于展示分組數(shù)據(jù)分布的一種圖形用矩形的寬度和高度來表示頻數(shù)分布本質(zhì)上是用矩形的面積來表示頻數(shù)分布在直角坐標(biāo)中，用橫軸表示數(shù)據(jù)分組，縱軸表示頻數(shù)或頻率，各組與相應(yīng)的頻數(shù)就形成了一個(gè)矩形，即直方圖直方圖下的總面積等于1分組數(shù)據(jù)的圖示

(直方圖的繪制)140150210直方圖下的面積之和等于1某電腦公司銷售量分布的直方圖我一眼就看出來了，銷售量在170～180之間的天數(shù)最多!190200180160170頻數(shù)(天)25201510530220230240分組數(shù)據(jù)—直方圖

(直方圖與條形圖的區(qū)別)條形圖是用條形的長度(橫置時(shí))表示各類別頻數(shù)的多少，其寬度(表示類別)則是固定的直方圖是用面積表示各組頻數(shù)的多少，矩形的高度表示每一組的頻數(shù)或百分比，寬度則表示各組的組距，其高度與寬度均有意義直方圖的各矩形通常是連續(xù)排列，條形圖則是分開排列條形圖主要用于展示分類數(shù)據(jù)，直方圖則主要用于展示數(shù)值型數(shù)據(jù)未分組數(shù)據(jù)—莖葉圖

(stem-and-leafplot)用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布由“莖”和“葉”兩部分構(gòu)成，其圖形是由數(shù)字組成的以該組數(shù)據(jù)的高位數(shù)值作樹莖，低位數(shù)字作樹葉樹葉上只保留最后一位數(shù)字6.莖葉圖類似于橫置的直方圖，但又有區(qū)別直方圖可觀察一組數(shù)據(jù)的分布狀況，但沒有給出具體的數(shù)值莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布狀況，又能給出每一個(gè)原始數(shù)值，保留了原始數(shù)據(jù)的信息直方圖適用于大批量數(shù)據(jù)，莖葉圖適用于小批量數(shù)據(jù)未分組數(shù)據(jù)—莖葉圖

(例題分析)某電腦公司銷售量分布的莖葉圖未分組數(shù)據(jù)—莖葉圖

(擴(kuò)展的莖葉圖)未分組數(shù)據(jù)—箱線圖

(boxplot)用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布箱線圖是由一組數(shù)據(jù)的最大值(maximum)、最小值(minimum)、中位數(shù)(median)、兩個(gè)四分位數(shù)(quartiles)這5個(gè)值繪制而成的中位數(shù)是一組數(shù)據(jù)排序后處于中間位置上的變量值四分位數(shù)是一組數(shù)據(jù)排序后處在數(shù)據(jù)25%位置和75%位置上的兩個(gè)分位數(shù)值繪制方法首先找出一組數(shù)據(jù)的5個(gè)特征值，即最大值、最小值、中位數(shù)Me和兩個(gè)四分位數(shù)(下四分位數(shù)QL和上四分位數(shù)QU)連接兩個(gè)四分位數(shù)畫出箱子，再將兩個(gè)極值點(diǎn)與箱子相連接未分組數(shù)據(jù)—箱線圖

(箱線圖的構(gòu)成)中位數(shù)4681012Q75%Q25%XMaxXMinMedian/Quart./Range箱線圖未分組數(shù)據(jù)—箱線圖

(例題分析)最小值141最大值237中位數(shù)18225%四分位數(shù)170.2575%四分位數(shù)197140150160170180190200210220230240某電腦公司銷售額數(shù)據(jù)的Median/Quart./Rang箱線圖分布的形狀與箱線圖不同分布的箱線圖對稱分布Bell-shapeddistributionLeft-skeweddistribution左偏分布右偏分布Right-skeweddistribution未分組數(shù)據(jù)看分布—多批數(shù)據(jù)箱線圖

(例題分析)【例2.6】

從某大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)二年級學(xué)生中隨機(jī)抽取11人，對8門主要課程的考試成績進(jìn)行調(diào)查，所得結(jié)果如表。試?yán)L制各科考試成績的批比較箱線圖，并分析各科考試成績的分布特征11名學(xué)生各科的考試成績數(shù)據(jù)課程名稱學(xué)生編號1234567891011英語經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)西方經(jīng)濟(jì)學(xué)市場營銷學(xué)財(cái)務(wù)管理基礎(chǔ)會計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)76659374687055859095818775739178975176857092688171748869846573957078669073788470936379806087816786918377769070828382928481706972787578918866948085718674687962818155787075687177未分組數(shù)據(jù)—多批數(shù)據(jù)箱線圖

(例題分析—Median/Quart./Range)8門課程考試成績的箱線圖11名學(xué)生考試成績的Median/Quart./Range箱線圖未分組數(shù)據(jù)—多批數(shù)據(jù)箱線圖

(SPSS繪制的箱線圖)時(shí)間序列數(shù)據(jù)—線圖

(lineplot)表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢的圖形時(shí)間一般繪在橫軸，數(shù)據(jù)繪在縱軸圖形的長寬比例大致為10:7一般情況下，縱軸數(shù)據(jù)下端應(yīng)從“0”開始，以便于比較。數(shù)據(jù)與“0”之間的間距過大時(shí)，可以采取折斷的符號將縱軸折斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)—線圖

(例題分析)【例2.7】1990—2010年我國城鄉(xiāng)居民家庭的人均可支配收入數(shù)據(jù)如表。試?yán)L制線圖時(shí)間序列數(shù)據(jù)—線圖

(例題分析)兩個(gè)變量間的關(guān)系—二維散點(diǎn)圖

(2DScatterplots)展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系用橫軸代表變量x，縱軸代表變量y，每組數(shù)據(jù)(xi

，yi)在坐標(biāo)系中用一個(gè)點(diǎn)表示，n組數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系中形成的個(gè)點(diǎn)稱為散點(diǎn)，由坐標(biāo)及其散點(diǎn)形成的二維數(shù)據(jù)圖溫度/0C降雨量/mm產(chǎn)量/kg/hm262522508403450105845001368575014110580016987500211208250兩個(gè)變量間的關(guān)系—二維散點(diǎn)圖

(2DScatterplots)兩個(gè)變量間的關(guān)系—散點(diǎn)圖矩陣

(2DScatterplots)溫度降雨量產(chǎn)量三個(gè)變量間的關(guān)系—三維散點(diǎn)圖

(3DScatterplots)三個(gè)變量間的關(guān)系—?dú)馀輬D

(bubblechart)顯示三個(gè)變量之間的關(guān)系圖中數(shù)據(jù)點(diǎn)的大小依賴于第三個(gè)變量也稱為蜘蛛圖(spiderchart)顯示多個(gè)變量的圖示方法在顯示或?qū)Ρ雀髯兞康臄?shù)值總和時(shí)十分有用假定各變量的取值具有相同的正負(fù)號，總的絕對值與圖形所圍成的區(qū)域成正比可用于研究多個(gè)樣本之間的相似程度多變量數(shù)據(jù)—雷達(dá)圖

(radarchart)設(shè)有n組樣本S1，S2，…,Sn，每個(gè)樣本測得P個(gè)變量X1，X2，…,XP，要繪制這P個(gè)變量的雷達(dá)圖，其具體做法是多變量數(shù)據(jù)—雷達(dá)圖

(雷達(dá)圖的制作)先做一個(gè)圓，然后將圓P等分，得到P個(gè)點(diǎn)，令這P個(gè)點(diǎn)分別對應(yīng)P個(gè)變量，在將這P個(gè)點(diǎn)與圓心連線，得到P個(gè)幅射狀的半徑，這P個(gè)半徑分別作為P個(gè)變量的坐標(biāo)軸，每個(gè)變量值的大小由半徑上的點(diǎn)到圓心的距離表示將同一樣本的值在P個(gè)坐標(biāo)上的點(diǎn)連線。這樣，n個(gè)樣本形成的n個(gè)多邊形就是一個(gè)雷達(dá)圖多變量數(shù)據(jù)—雷達(dá)圖

(例題分析)【例2.9】2003年2010年我國按收入等級分城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費(fèi)性支出數(shù)據(jù)如表多變量數(shù)據(jù)—雷達(dá)圖

(例題分析)數(shù)據(jù)類型及圖示

(小結(jié))數(shù)據(jù)類型品質(zhì)數(shù)據(jù)數(shù)值型數(shù)據(jù)匯總表原始數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)多元數(shù)據(jù)條形圖餅圖莖葉圖箱線圖直方圖折線圖線圖散點(diǎn)圖氣泡圖雷達(dá)圖環(huán)形圖2.4合理