평균 및 표준 편차 만있는 플로팅 결과
답변:
막대 그래프의 표준 편차는 오류 막대 를 포함하여 설명 할 수 있습니다 .
아래 의 시각화 ( source )는 이러한 시각화의 예입니다.
아래 주석의 토론에서 오류 표시 줄 설정 대신 오류 수염 만 갖는 것이 그러한 데이터를 시각화하는 더 좋은 방법 인 것 같습니다. 따라서 그래프는 다음과 같이 보일 수 있습니다.
원칙은 분명히 올바른 선을 따르지만 그래프를 세분화하는 것이 좋습니다. 빈이 간격을 터치하기위한 것이라면 막대도 닿아 야하며 빈 경계 만 표시하면 충분합니다. 그럼에도 불구하고, 크로스 해칭은 여기에 산만하다. BTW, 제로 관측 카운트에 대한 오류를 어떻게 표시 하시겠습니까?
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Nick Cox
아니! 막대를 플로팅하지 않고 오류 수염을 플로팅하는 것을 의미했습니다. 바가 나쁩니다.
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amoeba
이 예제에서와 같이 적은 수의 경우에는 막대가 좋으며 오류 막대를 가리지 않는 한 자연 측정 기준과 기준 레벨이 0 인 다른 측정 된 양의 경우에는 막대가 양호하다고 생각합니다. 그러나 값이 0인지 아닌지에 문제가없는 경우 막대는 어리 석고 산만하지 않을 수 있습니다.
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Nick Cox
또 다른 가능성은 클리블랜드 도트 플롯 ( pdf )으로, 가로로 이동한다는 점을 제외하고는 도트 앤 위스커 버전과 기본적으로 동일합니다. 오차 막대는 점 도표에서 일반적이지 않지만 확실히 허용됩니다.
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gung-Monica Monica 복원
도트 플롯을 제안합니다.
여전히 개선의 여지가 있지만 (데이터를 둘러싼 큰 사각형의 가장자리가 어두워 질 수 있음) 거의 모든 잉크가 정보를 표시하는 데 사용되고 있습니다.
이것은 OP의 질문에 어떻게 대답합니까? 평균 및 표준 편차와 함께 도트 플롯을 어떻게 사용합니까?
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kjetil b halvorsen
이 스택 오버플로 페이지 에서는 평균 및 SD에서 도트 플로트를 생성하는 방법에 대해 설명합니다.
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EdM
(+1) "도트 플롯 (dot plot)"이라는 용어는 다소 오버로드되어 있습니다. 제 첫 생각은 각 데이터 포인트 (물론 원시 데이터가 없어도 OP는 할 수없는 점)에 대해 점을 그리는 것입니다. 나는 이것이 @kjetil이 궁금했던 것 같아요. 이 다양한 "도트 플롯"은 "각 데이터 포인트에 대한 도트"유형의 플롯과 구별되는보다 구체적인 이름을 가지고 있습니까?
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Silverfish
아마도 이러한 종류의 결과를 일으키는 데이터 종류를 시각화하는 가장 좋은 방법은 하나의 변수 (제어)가 평균 37과 표준 편차 8을 갖는 반면 다른 변수 (제어)는 수백 또는 수천 개의 데이터 포인트의 데이터 세트를 시뮬레이션하는 것입니다 (실험)에는 남자 21과 표준 편차 6이 있습니다. 시뮬레이션은 스프레드 시트 또는 선호하는 통계 패키지에서 충분히 간단합니다. 그런 다음 두 가지 차이를 그래프로 표시하여 두 세트의 리콜 점수가 변하는 정도의 인상을 얻을 수 있습니다.
시뮬레이션 된 데이터 세트를 사용하면 상자 막대 또는 오류 막대가있는 막대 그래프와 같은 요약 그래프를 쉽게 구성 할 수도 있습니다.