统计经验法则第三部分始终可视化数据
当我再次仔细阅读统计经验法则时，正如我时不时所做的那样，我发现了这个宝石。注意：我住在加利福尼亚州，所以从这些亚马逊链接中得不到任何钱。 当我再次仔细阅读统计经验法则时，正如我时不时所做的那样，我发现了这个宝石。注意：我住在加利福尼亚州，所以从这些亚马逊链接中得不到任何钱。 使用术语“图表”而不是“可视化”，但这是相同的想法。除了计算汇总统计数据之外，重点还在于可视化。摘要很有用，但可能具有欺骗性；每当你总结数据时，除非分布表现良好，否则你都会丢失一些信息。散点图、直方图、箱线图和须线图等可以揭示摘要如何欺骗您。我也见过这些，特别是具有异常值或双模态或三模态的变量。 这种效应最著名的例子之一是安斯科姆的四重奏。 我在此处添加了维基百科上 的绘图图像： 更多阅读 小型企业的数据可视化 数据可视化通过销售映射提高业务可扩展性 提取、分析和可视化数据的 5 个最佳实践 数据可视化可以使您的内容策略受益的 10 种重要方式 如何使用将演示数据变为现实 从原始数据到可视化：Marvel 社交图谱分析 所有四个数据集都具有相同的 x 平均值标 哥斯达黎加手机号码列表 准差、xy 皮尔逊相关系数和 y 回归线，因此摘要无法说明数据中的差异。 我经常使用相关性来获取数据中关系的要点，并且我已经看到了相关性如何具有欺骗性。在一个项目中，我们有 30K 个数据点，相关性为 0.9+。当我们仅删除
