离散数据与统计图形： Algol-60手册中的图形展示

"离散数据-电子计算机算法手册algol-60 | R统计绘图 | 现代统计图形 | 谢益辉 | CC许可证" 在统计学中，数据的呈现方式对于理解和分析至关重要。本章聚焦于如何根据数据类型选择合适的统计图形，特别是针对离散数据的展示。离散数据指的是那些只能取特定值的数据，如人口数量、书的销量等，它们不连续，不能取任意值。 8.1 离散数据 离散数据的可视化通常涉及以下两种情况： 8.1.1 一维数据 对于一维离散数据，最常用的统计图形是条形图。条形图通过长度不同的直条来表示各个类别或值的数量，便于比较不同类别的频率或数量差异。在条形图中，每个条形的高度对应于数据点的计数值，且条形之间通常留有空隙，以强调数据的离散性。 8.1.2 多维数据 当处理多维离散数据时，马塞克图是一种有效的选择。马塞克图，又称为镶嵌图或砖块图，通过分割矩形区域来表示多个分类变量之间的关系。每个矩形的面积比例代表各变量组合的频次，而矩形间的分隔线则反映不同变量间的离散性质。马塞克图特别适合展示两个或更多分类变量的交互作用。 此外，现代统计图形的发展，如R语言提供的各种绘图工具，极大地丰富了离散数据的视觉表达。例如，谢益辉的作品中提到，R统计绘图不仅限于基础的条形图和马塞克图，还可以利用ggplot2等包创建更复杂、更具交互性的图形，如堆叠条形图、热力图等，以更直观地揭示离散数据背后的结构和模式。 版权方面，本书采用了Creative Commons（CC）的"署名—非商业性使用—相同方式共享2.5中国大陆"许可证，允许读者在遵循一定条件下自由复制、发行和改编作品。作者谢益辉希望通过这种方式鼓励知识的自由传播，并希望读者在发现错误或不足时，能通过网络进行反馈和交流，共同提升书籍的质量。 总而言之，离散数据的可视化是一个关键的统计分析步骤，它可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征。随着统计图形技术的进步，如R语言的广泛应用，离散数据的展现方式变得更加丰富多样，有助于提升数据分析的效率和准确性。