도트 그림(통계량)
Dot plot (statistics)점 차트 또는 점 그림은 일반적으로 원으로 채워진 꽤 단순한 척도로 표시된 데이터 점으로 구성된 통계 차트입니다.도트 차트에는 공통적이지만 매우 다른 두 가지 버전이 있습니다.첫 번째는 [1]1884년으로 거슬러 올라가는 분포를 묘사하기 위해 손으로 그린(컴퓨터 이전 시대) 그래프에서 사용되었습니다.다른 버전은 William S에 의해 기술되었다. 점으로 범주형 [2]변수와 관련된 정량적 값(예: 카운트)을 나타내는 막대 차트의 대안으로 클리블랜드가 사용됩니다.
분포의
분포를 나타내는 점 그림은 단순 척도로 표시된 데이터 점 그룹으로 구성됩니다.점 그림은 연속형, 양적, 일변량 데이터에 사용됩니다.데이터 포인트가 적으면 라벨을 붙일 수 있습니다.
점 그림은 가장 단순한 통계 그림 중 하나이며 작은 크기에서 중간 크기의 데이터 세트에 적합합니다.특이치뿐만 아니라 군집과 간격을 강조 표시하는 데 유용합니다.그들의 또 다른 장점은 수치 정보를 보존하는 것이다.더 큰 데이터 집합(약 20~30개 이상의 데이터 점)을 다루는 경우 이 점 이후 점 그림이 너무 산만해질 수 있으므로 관련 줄기 그림, 상자 그림 또는 히스토그램이 더 효율적일 수 있습니다.점 그림은 점이 수평 축을 따라 균일하게 간격을 두지 않는다는 점에서 히스토그램과 구별할 수 있습니다.
플롯은 단순해 보이지만, 그 계산과 그 기초가 되는 통계 이론은 간단하지 않다.점 그림을 계산하기 위한 알고리즘은 커널 밀도 추정과 밀접하게 관련되어 있습니다.점의 크기가 그림의 모양에 영향을 미칩니다.도트 크기를 선택하는 것은 커널 밀도를 추정하기 위한 대역폭을 선택하는 것과 같습니다.
R 프로그래밍 언어에서는 이러한 유형의 플롯을 스트립차트[3] 또는 [4]스트리플로트라고도 합니다.
클리블랜드 점 그림
점 그림은 각각이 여러 범주 중 하나에 속하는 점의 그림을 참조할 수도 있습니다.막대 차트 또는 원형 차트 대신 막대가 각 범주와 관련된 값의 점으로 대체되는 수평 막대 차트처럼 보입니다.Cleveland는 (수직) 막대 차트 및 원형 차트에 비해 점 그림은 라벨을 읽기 쉽게 만들고, 데이터 이외의 잉크(또는 그래프 잡동사니)를 줄이고, 표 검색을 지원함으로써 독자가 그래프를 보다 정확하게 해석할 수 있다고 주장한다.
공정 매핑의 도트 차트
도트 차트라는 용어는 공정 매핑 영역에서도 사용됩니다.이것은 간단한 흐름도 프로세스 흐름도입니다.컬럼은 태스크, 행은 역할, 태스크와 역할의 교차점에 삽입된 점은 일련의 단계를 나타냅니다.즉, 프로세스의 순서와 관련된 추가 정보가 포함된 광범위한 RACI 테이블입니다.도트 차트 공정 매핑 도구 예제
레퍼런스
- ^ Wilkinson, Leland (1999). "Dot plots". The American Statistician. American Statistical Association. 53 (3): 276–281. doi:10.2307/2686111. JSTOR 2686111.
- ^ Cleveland, William S. (1993). Visualizing Data. Hobart Press. hdl:2027/mdp.39015026891187. ISBN 0-9634884-0-6.
- ^ Peter Dalgaard. Introductory Statistics with R. Springer. ISBN 0-387-95475-9.
- ^ Paul Murrell (2005). R Graphics. Chapman & Hall/CRC. ISBN 1-58488-486-X.
기타 참고 자료
- Wild, C. and Seber, G. (2000) Chance Encounters: 데이터 분석 및 추론 첫 번째 코스 John Wiley and Sons.ISBN 0-471-32936-3
