Los gráficos de probabilidad se utilizan para determinar visualmente cuán de cerca los datos siguen la distribución de probabilidad de interés. Los gráficos de probabilidad se interpretan determinando el grado en que los puntos siguen la línea recta, lo que representa la distribución de interés. En NCSS, la distribución examinada puede ser normal, weibull, uniforme, exponencial, gamma, chi-cuadrado y mitad normal.
Los gráficos de percentiles se generan asignando diferentes formas, anchos y/o colores a regiones percentiles del conjunto de datos. Las gráficas de percentiles en NCSS se pueden agrupar en subgrupos y pueden ser horizontales o verticales.
Los gráficos de funciones en NCSS permiten al usuario ver una gráfica de una función matemática deseada de X.
La matriz de gráficos de dispersión se puede usar cuando se desea ver la relación pareja entre varias variables. En NCSS, cada parcela se puede hacer clic individualmente para que se vea como una parcela más grande en una ventana separada.
La ecuación de Michaelis-Menten es un modelo bien conocido, a menudo utilizado en la cinética enzimática. Es una disposición especial de una hipérbola rectangular de dos parámetros. Esta gráfica muestra la velocidad (velocidad) de una reacción enzimática versus la concentración del sustrato.
Se utiliza una gráfica de retraso para ayudar a evaluar si los valores en un conjunto de datos o series de tiempo son aleatorios. En una gráfica de retraso, los valores de una serie se trazan contra valores anteriores. El retraso es la distancia de cada valor a su par. Por ejemplo, un retraso de 1 indica que cada valor se combina con el valor anterior. La trama de retraso a continuación exhibe una serie con un patrón sinusoidal.
¿Cómo se crean gráficas estadísticas?
Los presentadores y buscadores de datos objetivos son desafiados como contenidos de forma corta ahora más preferidos en los tiempos de desplazamiento sin sentido. Aquí es donde la comprensión de los gráficos se vuelve mágico. Si se utiliza y se entiende adecuadamente, los gráficos pueden entregar historias complicadas con facilidad dado que enfatizan sistemáticamente partes notables de los datos. En última instancia, es una habilidad oportuna aprender en una pandemia mientras envolvemos la cabeza en torno al alcance de la crisis de salud a través de estadísticas abrumadoras arrojadas esporádicamente a nuestras pantallas.
Además, un estudio sugiere que nuestros cerebros generalmente procesan imágenes 60,000 veces más rápidas que una tabla o texto. El mismo estudio encontró que sus sujetos retuvieron el 65% de la información visual en comparación con solo 10 a 20% del formulario escrito o hablado 3 días después de la exposición a los datos. Por lo tanto, si tiene un mensaje que transmitir en este siglo, o incluso como un consumidor regular de medios, es imprescindible familiarizarse con gráficos estadísticos y cuando es apropiado usar un tipo específico. Por lo tanto, prepare su sistema de toma de notas, ya que esta lectura lo llevará a la lógica de gráficos, los fundamentos de los principales formatos de gráficos y las sugerencias de herramientas de visualización de datos para estudiantes que no son de Programmer (aparte de Excel y SPSS) con su mejor uso y consumo.
«El pensamiento estadístico algún día será tan necesario para la ciudadanía eficiente como la capacidad de leer y escribir». – H.G. Wells
¿Cómo se construyen los gráficos?
En la década de 1970, el término «GPU» fue originalmente para la unidad de procesador de gráficos y describió una unidad de procesamiento programable que trabaja independientemente desde la CPU y responsable de la manipulación y salida de gráficos. [2] [3] Más tarde, en 1994, Sony usó el término (ahora una unidad de procesamiento de gráficos) en referencia a la GPU Sony diseñada por Toshiba de la consola de PlayStation en 1994. [4] El término fue popularizado por Nvidia en 1999, quien comercializó la GeForce 256 como «la primera GPU del mundo». [5] Se presentó como un «procesador de un solo chip con transformación integrada, iluminación, configuración del triángulo/recorte y motores de representación». [6] Rival ATI Technologies acuñó el término «Unidad de procesamiento visual» o VPU con el lanzamiento del Radeon 9700 en 2002. [7]
Los tableros de sistemas Arcade han estado utilizando circuitos gráficos especializados desde la década de 1970. En el hardware de los videojuegos tempranos, la RAM para los búferes de cuadros era costoso, por lo que los chips de video compuestos juntos a medida que la pantalla se estaba escaneando en el monitor. [8]
En 1984, Hitachi lanzó ARTC HD63484, el primer procesador de gráficos CMOS principales para PC. El ARTC era capaz de mostrar una resolución de hasta 4K cuando estaba en modo monocromático, y se usó en varias tarjetas y terminales de gráficos de PC a fines de la década de 1980. [23] En 1985, el Commodore Amiga presentaba un chip gráfico personalizado, con una unidad de blastor que acelera la manipulación de mapa de bits, el dibujo de línea y las funciones de relleno de área. También se incluye un coprocesador con su propio conjunto de instrucciones simples, capaz de manipular los registros de hardware gráficos sincronizados con el haz de video (por ejemplo, para interruptores de paleta por escane, multiplexación de sprites y ventanas de hardware), o conducir la descarga. En 1986, Texas Instruments lanzó el TMS34010, el primer procesador de gráficos totalmente programable. [24] Podría ejecutar el código de uso general, pero tenía un conjunto de instrucciones orientadas a los gráficos. Durante 1990-1992, este chip se convirtió en la base de las tarjetas de acelerador de Windows Architecture («TIGA») de Texas Instruments («TIGA»).
En 1991, S3 Graphics introdujo el S3 86C911, que sus diseñadores llevan el nombre del Porsche 911 como una indicación del aumento de rendimiento que prometió. [31] El 86C911 generó una gran cantidad de imitadores: en 1995, todos los principales fabricantes de chips de gráficos de PC habían agregado soporte de aceleración 2D a sus chips. [32] [33] En este momento, los aceleradores de Windows de función fija habían superado los costosos coprocesadores de gráficos de uso general en el rendimiento de Windows, y estos coprocesadores se desvanecieron del mercado de PC.
En el mundo de las PC, los primeros intentos fallidos notables para los chips gráficos 3D de bajo costo fueron el S3Virge, Atirage y Matoxmystique. Estos chips fueron esencialmente aceleradores 2D de generación previa con características 3D atornilladas. Muchos incluso eran compatibles con PIN con los chips de generación anterior para facilitar la implementación y un costo mínimo. Inicialmente, los gráficos 3D de rendimiento eran posibles solo con tableros discretos dedicados a acelerar las funciones 3D (y careciendo por completo de la aceleración de la GUI en 2D) como el PowerVR y el 3DFXVoodoo. Sin embargo, a medida que la tecnología de fabricación continuó progresando, el video, la aceleración de la GUI 2D y la funcionalidad 3D se integraron en un solo chip. Los conjuntos de chipsveros de Rendition fueron uno de los primeros en hacer esto lo suficientemente bien como para ser digno de mención. En 1997, Rendition fue un paso más allá al colaborar con Hercules y Fujitsu en un proyecto de «conspiración de thriller» que combinaba un procesador de geometría de pinolita FXG-1 FXG-1 con un núcleo Vérité V2200 para crear una tarjeta gráfica con un motor T&L completo años antes de la georce de NVIDIA 256. Esta tarjeta, diseñada para reducir la carga colocada en la CPU del sistema, nunca llegó al mercado. [Cita necesaria]
¿Cómo se crean gráficos estadísticos en Excel?
El cuadro de histograma muestra la distribución de sus datos y los agrupa en contenedores, que son agrupaciones de puntos de datos dentro de un rango dado. Para mostrar en un ejemplo, imagine que ejecutamos una pequeña librería y tenemos una lista de toda nuestra selección de libros y precios.
El histograma, el pareto y los gráficos de bigotes y bigotes se pueden insertar fácilmente utilizando el nuevo botón de gráfico estadístico en la pestaña Insertar en la cinta. El gráfico de histograma es la primera opción enumerada.
Al crear un histograma para visualizar la tabla de datos anterior, podemos contar todos los libros por contenedores que representan rangos de precios. Por ejemplo, observe que hemos agrupado todos los libros que están por encima o iguales a $ 19.95 hasta, pero sin incluir $ 28.95 en un solo contenedor. El siguiente bin se agrupa y cuenta todos los libros anteriores o igual a $ 28.95 pero menos de $ 37.95 y así sucesivamente. Observe esta agrupación como se muestra en la imagen a continuación.
En nuestro diseño, seguimos las mejores prácticas para etiquetar el eje del histograma y adoptar la notación que se usa comúnmente en matemáticas y estadísticas. Por ejemplo, un paréntesis, «(» o «)», connota el valor se excluye, mientras que un soporte, «[» o «]», significa que el valor está incluido. Entonces, para un contenedor que agrupa todos los libros anteriores o igual a $ 10.95 pero por debajo de $ 19.95, la etiqueta del eje se vería como: [$ 10.95, $ 19.95]. En el ejemplo anterior, el primer cubo a la izquierda tiene la etiqueta [$ 10.95, $ 19.95], que debe interpretarse como todos los valores entre $ 10.95 y $ 19.95, inclusive. Esta notación establecida ofrece el diseño más limpio y previene un eje horizontal desordenado y detallado.
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