统计图形

R时代，你要怎样画地图？

苏建冲 / 2013-01-11

不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三： […] 以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。第一种思……

统计图形

在R中实现动态气泡图

何通 / 2013-01-07

最近我逐渐发现了ggplot2这个包的好处——只要用过一次，就再也不想回头使用R中自带的作图函数了。前两天鼓捣完一个地图的数据，又受到统计之都最新文章的影响，我忽然想起了Hans Rosling在TED上的精彩演讲。在图中横坐标是国民收入，纵坐标是国民的期望寿命，气泡的大小则是该国人口。整个图从1800年的统计数据开始，一直到2009年不断动态地展示，图上的气泡也随着时间变化不停地抖动上升。有一位……

统计应用

统计词话（二）

邱怡轩 / 2012-03-21

[…] 抬头，他们看到了诗云。 […] 诗云处于已消失的太阳系所在的位置，是一片直径为一百个天文单位的旋涡状星云，形状很像银河系。空心地球处于诗云边缘，与原来太阳在银河系中的位置也很相似，不同的是地球的轨道与诗云不在同一平面，这就使得从地球上可以看到诗云的一面，而不是像银河系那样只能看到截面。 […] ——刘慈欣《诗云》 […] 时光荏苒，……

统计模型

大规模系统内变量关系的研究以及可视化－1因果分析

黄帅 / 2009-09-20

在统计分析中，有这样一类具有普遍意义的问题：在测得了（取样）一个变量系统的数据以后，如何从数据中发现并且验证这些变量之间的关系？了解变量之间的关系，无论是对于知识发掘(knowledge discovery)，还是拟合精度的提高，都是很有意义的．比如任何一类回归分析，便是要分析预测变量和响应变量之间的关系．如果我们能用一些方法做回归前的预分析(pre-analysis before……

统计图形

不同版本的散点图矩阵

魏太云 / 2009-03-20

散点图矩阵是散点图的高维扩展，它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难，在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。R 软件就包含了各种不同版本的散点图函数，本文主要介绍散点图矩阵的设计及其在R中的实现方法，并比较它们的长短，从而审时度势，选取自己喜欢的表现方式和相应的函数。他山之石，可以攻玉。除了辅之以不同的颜色、符号外，散点图中还可以添加其他图形元素，以增强表达力，最常见的添加剂有坐……

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相关矩阵的可视化及其新方法探究

魏太云 / 2009-03-13

相关系数阵对于分析多元数据时非常有用，然而当变量较多时，我们很难从一堆庞大的数字中快速获取信息。正因为如此，相关阵的可视化应运而生。的确，活泼生动的图形对我们的眼球更有诱惑力。已有的相关阵可视化技巧有颜色图、椭圆图、钟表图(参见Deepayan Sarkar所著的《Multivariate Data Visualization with R》中的Fig13.6)等，其思想都非常直观。本文在阐述了颜……

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调和曲线图和轮廓图的比较

魏太云 / 2009-03-11

多元数据的可视化方法很多，譬如散点图、星图、雷达图、脸谱图、协同图等，大致可分为以下几类：1.基于点（如二维、三维散点图）；2.基于线（如轮廓图、调和曲线图）；3.基于平面图形（如星图、雷达图、蛛网图）；4.基于三维曲面（如三维曲面图）。其思想是将高维数据映射到低维空间（三维以下）内，尽量使信息损失最少，同时又能利于肉眼辨识。调和曲线图和轮廓图(即平行坐标图)都是多元数据的可视化方法，它们基于“……