"马塞克图-design of embedded robust control systems using matlab® / simulink®"
这篇资源主要涉及的是使用MATLAB®和Simulink®进行嵌入式鲁棒控制系统设计,同时也提到了统计图形的展示方法,特别是马塞克图在表示分类变量散点图中的应用。马塞克图是一种可视化工具,常用于展示两个分类变量之间的关系,它通过分割矩形区域来表示各组频数或比例。
在描述中,提到了四种不同的散点图表示方法:
1. 原始散点图:这是最基础的图表形式,直接用点的位置表示两个变量的联合分布。
2. 随机打散的散点图(jitter图):在原始散点图的基础上,通过添加小的随机扰动(jittering)来避免点的重叠,使得数据分布更加清晰可见。
3. 向日葵散点图:这种图型特别适用于处理类别过多的情况,通过旋转点的位置,使得每个类别在图上形成一个向心的图案,便于观察类别间的关联。
4. 马塞克图:这种图型将矩形区域按照类别分隔,矩形的大小表示类别数量或比例,矩形之间的分割线越垂直,表示两个变量之间的关联越弱;反之,如果分割线倾向于斜向,则表明两个变量之间存在较强的关系。
马塞克图在统计分析中特别有用,因为它可以清楚地显示不同类别之间的相对大小和相互关系,尤其适合处理分类变量的数据。在嵌入式系统和控制系统的设计中,理解数据的分布和变量间的关系对于系统性能的优化和故障诊断至关重要。
标签中提到的“R语言经典”可能意味着在R语言环境中,也有相应的包或函数支持创建这类统计图形,例如`ggplot2`库中的`geom_tile()`函数就可以用来创建马塞克图。
部分内容中,作者谢益辉讨论了现代统计图形的使用,以及选择Creative Commons (CC) 许可证的原因,强调了知识的自由传播和分享精神。他选择了"署名—非商业性使用—相同方式共享2.5中国大陆"的许可条款,允许读者免费获取和使用作品,但需保留作者署名,不能用于商业目的,并且任何基于此作品的演绎作品也需要遵循相同的许可条件。
这个资源结合了统计图形的理论与实际应用,特别是在控制系统设计中的应用,同时探讨了知识传播的伦理和法律问题。