现代统计图形：探索混合数据的分析方法

"混合数据-atj2259c datasheet_v1.0_100413" 本文档主要介绍了数据可视化中不同维度的数据表示方法，特别针对一维、二维和高维数据，以及如何处理混合数据类型。文档以R语言及其强大的绘图功能为背景，旨在提供一种理解和呈现复杂数据集的有效途径。 首先，一维数据的可视化通常通过直方图和箱线图来实现。直方图是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。在一般用法中，每个条形的高度表示落在相应区间内的数据频数或频率，便于直观地看出数据的分布情况。箱线图（或箱须图）则用来显示一组数据的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值），能够快速识别数据的异常值和分布对称性。 对于二维数据，散点图是最常见的展示方式。散点图通过在两个变量之间画出许多点来表示数据的相关性或分布模式。每个点代表一个观测值，x轴和y轴分别对应两个变量，通过观察点的分布可以推断出变量之间的关系，例如正相关、负相关或无明显关系。 高维数据的可视化通常更具挑战性，平行坐标图是一种有效的工具。平行坐标图通过在垂直轴上绘制多条轴来表示多个维度，用线段连接各轴上的对应点，这样可以直观地看到数据在多维度空间中的分布和聚类。降维技术，如主成分分析（PCA）或t-SNE，可以帮助将高维数据投影到二维或三维空间，使得可视化成为可能，同时保持数据的主要结构。 混合数据是指包含不同维度或类型的组合数据，处理这类数据时，可能需要结合多种可视化方法。例如，可能在一维数据的箱线图上添加二维数据的散点，或者在高维数据的平行坐标图中加入一维数据的直方图，以便更全面地理解数据的全貌。 作者谢益辉强调了使用创意共享许可的意图，旨在促进知识的自由传播和交流。他选择"署名—非商业性使用—相同方式共享2.5中国大陆"许可，允许读者免费获取并使用该书，但需遵守署名、非商业和相同许可的规则。他还提到，虽然版权的存在有一定的激励作用，但在妨碍知识传播时，其价值可能会受到质疑。此外，他希望通过本书回馈R语言社区，因为R语言本身就是一个自由软件项目，其开放的精神也影响了本书的出版方式。 这份资料提供了关于数据可视化的基本方法，特别是利用R语言进行一维、二维和高维数据的图形表示，对于数据分析师和统计学爱好者来说，是一份宝贵的参考资料。