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