Los enfoques geométricos para acoplar la luz en un detector ISB se representan en la Fig. 8.11a y posicionan en un diagrama de dispersión para una multicapa plana. K ∥ es el vector de onda en el plano (conservado en capas Al), y Ω es la frecuencia angular de la señal. Descuidamos la variación de los índices ópticos con la longitud de onda.
Fig. 8.11. (A) Diagrama de dispersión y representación esquemática de configuraciones de acoplamiento geométrico: acoplamiento de ángulo de cervecería, reflexión interna total y acoplamiento de facetas inclinado y geometría de modo guiado. Consulte el texto para una descripción detallada. Las pequeñas flechas negras muestran la polarización del campo electrónico para las ondas P o TM. (B) Diagrama de dispersión y representación de esquemas de la configuración de acoplamiento de rejilla de difracción. La luz incidente está impidiendo del sustrato. (C) imagen SEM de píxeles en la matriz QWIP que muestra la rejilla de difracción 2D en la parte superior. (D) Ejemplos de rejillas de lente para aumentar el área de recolección de detectores. Las capas de QCD están debajo de la franja central/círculo/cuadrado. (E) Esquemas de la transferencia de QWIP tubular impreso y auto-rolable, sensible a cualquier ángulo incidente.
El cono de luz es el área azul-horizontal-frita, donde la luz se propaga tanto en el aire (índice NAIR) como en el sustrato semiconductor (NSUB) y en las capas activas (NQW). La configuración más simple del acoplamiento de ángulo de Brewster, donde la onda P se transmite completamente en la interfaz de sustrato/aire se resalta como la línea de puntos dentro del cono de luz. Está dado por un índice óptico Brewster NB = NSUB2NSUB2+NAIR2. Tenga en cuenta que dado que el índice de las capas semiconductoras es alto (típicamente> 3), el ángulo de propagación dentro de la estructura es bajo (típicamente 17 grados para GaAs en un ángulo de cervecería de 73 grados) y la cantidad de potencia de entrada que se transporta En el componente Z del campo eléctrico hay solo 8.5%.
¿Qué es un diagrama de dispersión?
Un gráfico de dispersión muestra el rango de un conjunto de datos e ilustra si los grupos de datos o se dispersan. Es una forma útil de comparar conjuntos de datos. Los valores se trazan en el eje vertical.
Los gráficos de dispersión son ideales cuando desea comparar conjuntos de datos y se puede utilizar para presentar dónde están, así como los valores medios, medios, de modo y extremos y el rango intercuartil.
En este ejemplo, crearemos un gráfico de dispersión para mostrar el tamaño de las guijarros en tres sitios a lo largo de un río. Los datos a continuación se trazarán en un gráfico de dispersión. Las guijarros se han medido en mm.
Revise los datos y decida una escala. En este caso, el valor más alto es de 40 mm, por lo que la escala vertical se extenderá de 0 a 45 a intervalos de 5 mm. Trace la escala para el eje vertical.
El eje horizontal tiene tres entradas, una para cada sitio. Agregue esto a su gráfico. Recuerde etiquetar su eje.
Traza los datos en tu gráfico. A continuación se muestra un ejemplo de cómo podría verse su gráfico de dispersión.
Gráfico de dispersión para guijarros muestreados en tres sitios
Lea el título para ver qué muestra el gráfico. Asegúrese de comprender lo que representa cada eje. Identificar valores atípicos (anomalías en los datos). Investigue el programa de patrones en el gráfico. Análisis estadístico completo, p. ¿Qué significa (entonces podrías trazar esto en un color diferente), ¿cuál es el rango?, ¿Cuál es los medios de comunicación? ¿Cuál es el rango intercuartil? etc.
Los datos a continuación muestran tamaños de guijarros (CM) registrados en 3 ubicaciones a lo largo de la playa de Flamborough. Usando los datos, cree un gráfico de dispersión.
¿Qué es el diagrama de dispersión?
Cuándo usarlos: los diagramas de dispersión son útiles para mostrar la correlación o la agrupación en grandes conjuntos de datos, especialmente cuando el orden de los puntos en el conjunto de datos no es crítico (por ejemplo, si no se recopila a tiempo). Las líneas de tendencia también se pueden usar para mostrar relaciones lineales o exponenciales en direcciones positivas o negativas, mientras que tienen la posibilidad de resaltar valores aberrantes.
En nuestro estudio de caso, hemos creado un diagrama de dispersión que representa el tamaño de los hogares de nuestros encuestados y la cantidad de días en que la ayuda alimentaria dura para los hogares. Dado que la ayuda alimentaria es a menudo un tamaño estandarizado (o valor, en el caso de la ayuda en efectivo), nuestra hipótesis era que la duración de la ayuda alimentaria disminuye dependiendo del tamaño del hogar.
Como hemos visto anteriormente, a través de nuestros gráficos y la línea de tendencia, hay un diagrama claro que muestra que la cantidad de días que dura la ayuda alimentaria disminuye dependiendo del tamaño de los hogares.
Buenas prácticas: es preferible nunca exceder las dos líneas de tendencia, porque de lo contrario las relaciones entre las variables pueden sobrecargarse y difíciles de descifrar. Los diagramas de dispersión también deben usarse solo para variables cuantitativas.
Cuándo evitarlos: los diagramas de dispersión solo proporcionan valor para los diagramas si hay un conjunto de datos voluminosos. Así que evite usarlo cuando no tenga muchos datos. Además, los diagramas de dispersión proporcionan valor visual solo si muestran una correlación clara o una agrupación entre dos variables. Debido a que solo pueden usarse con variables cuantitativas, los diagramas de dispersión no son relevantes para ver la distribución de frecuencias (cuántas veces parece un valor), común en el sector humanitario.
¿Qué características tiene el diagrama de dispersión?
¿Cómo se creó este gráfico de dispersión? El siguiente procedimiento le permite crear un gráfico de dispersión con resultados similares. Para este gráfico, se utilizaron los datos de la hoja de trabajo de ejemplo. Puede copiar estos datos en la hoja de trabajo o usar sus datos.
Copie los datos de la hoja de ejemplo de ejemplo en una hoja de trabajo vacía o abra la hoja de trabajo que contiene los datos que se rastrearán en una tabla de dispersión.
Seleccione los datos que se trazarán en la tabla de dispersión.
Haga clic en la pestaña Insertar y luego al insertar una dispersión (x, y) o un diseñador gráfico de burbujas.
Consejo: puede colocar el mouse en cualquier tipo de gráfico para ver su nombre.
Haga clic en el área gráfica del gráfico para ver las tarjetas de diseño de formato.
Haga clic en la pestaña Diseño y luego en el estilo del diseñador gráfico para usar.
Haga clic en el título gráfico y escriba el texto deseado.
Para cambiar el tamaño del carácter del título gráfico, haga clic con el botón derecho del mouse en el título, elija el carácter Equinde, ingrese el tamaño deseado en el cuadro de tamaño. Haga clic en Aceptar.
En la pestaña Diseño, haga clic en Agregar elementos gráficos> Valores de Deglisi y luego realice las siguientes operaciones:
Para agregar un título de eje horizontal, haga clic en la horizontal principal.
¿Cuáles son las características de un diagrama de dispersión?
El gráfico de dispersión se usa cuando desean compararse entre sí los valores numéricos presentes en dos columnas o
En dos líneas de la hoja de trabajo de Excel.
Los gráficos de dispersión se utilizan para comprender qué tipo de relación hay entre
los dos
Serie de datos. Es decir, si en los valores aumentados de una serie hay una respuesta
Aumentar también en el segundo, o viceversa si
A medida que uno aumenta una disminución en el otro.
Qué ejemplo explicar la construcción de un
Gráfico de dispersión, considere la tabla que se muestra en el
imagen subyacente, en la que hay dos series de datos relacionadas con
Número de empleados Mensual presente en la producción y el total de la
Producción mensual correspondiente. El objetivo del gráfico será detectar las correlaciones entre los dos
serie de datos e ingrese una línea de tendencia.
Seleccionado la tabla, en el grupo de botones gráficos del
Insertar Haga clic en el botón Gráfico Insertar el diseñador gráfico
XY o diseñador gráfico de burbujas.
Una vez que haga clic en el botón, abrirá el menú de soltar que contiene los modelos
de la dispersión y los gráficos de burbujas, (entre estos elige el primero
En la parte superior izquierda: dispersión).
Atención: si la tabla tenía una primera columna que contenía las categorías
(Por ejemplo, de meses de meses), no es necesario
Seleccione, solo se deben seleccionar las dos columnas con la serie de datos.
Seleccione las dos columnas de la tabla que contiene los valores e
identificó el modelo gráfico con dispersión, el gráfico se inserta inmediatamente en el
Hoja de trabajo de Excel.
El resultado de la inserción está representado
en la imagen a continuación.
En el gráfico a continuación, hay una serie de elementos que deben corregirse.
En primer lugar, el título del gráfico está mal. Excel en este caso tomó
El encabezado de la segunda columna como título.
Además, es posible cambiar la escala del eje vertical y la escala del eje horizontal.
De hecho, es inútil comenzar desde cero cuando los valores de las producciones nunca son
inferior a 140,000 y el número de empleados nunca menos de 21.
El resultado de irse con cero como escala, hace los valores (ver
círculo) todo el grupo más a la derecha saliendo de la mayor parte del área
del gráfico innecesariamente vacío.
Además, como con todos los demás gráficos de Excel, también para un gráfico
Dispersión Es posible intervenir con específico
Formateo de estilos para mejorar sus características
gráficos.
¿Cuál es el objetivo de un diagrama de dispersión?
En estadísticas, la dispersión es una medida de cómo distribuidos los datos, lo que significa que especifica cómo los valores dentro de un conjunto de datos difieren entre sí en tamaño. Es el rango al que se extiende una distribución estadística alrededor de un punto central. Determina principalmente la variabilidad de los elementos de un conjunto de datos alrededor de su punto central. En pocas palabras, mide el grado de variabilidad alrededor del valor medio. Las medidas de dispersión son importantes para determinar la propagación de datos en torno a una medida de ubicación. Por ejemplo, la varianza es una medida estándar de dispersión que especifica cómo se distribuyen los datos sobre la media. Otras medidas de dispersión son el rango y la desviación promedio.
La asimetría es una medida de asimetría de distribución sobre cierto punto. Una distribución puede ser ligeramente asimétrica, fuertemente asimétrica o simétrica. La medida de asimetría de una distribución se calcula utilizando asimetría. En el caso de una asimetría positiva, se dice que la distribución es sesgada derecha y cuando la asimetría es negativa, se dice que la distribución es sesgada a la izquierda. Si la asimetría es cero, la distribución es simétrica. La asimetría se mide sobre la base de la media, mediana y el modo. El valor de la asimetría puede ser positivo, negativo o indefinido dependiendo de si los puntos de datos están sesgados a la izquierda o sesgados a la derecha.
En términos estadísticos y teoría de probabilidad, la dispersión es el tamaño del rango de valores para una variable aleatoria o su distribución de probabilidad. Describe un rango al que se estira o se extiende una distribución. En pocas palabras, es una medida estudiar la variabilidad de los ítems. La asimetría, por otro lado, es una medida de la asimetría en una distribución estadística de una variable aleatoria sobre su media. El valor de la asimetría puede ser positivo y negativo, o, a veces, indefinido. En pocas palabras, se dice que las distribuciones asimétricas están sesgadas
Las medidas de dispersión significan la medida en que las variaciones no están equilibradas de su valor central. Más precisamente, mide el grado de variabilidad en el valor de una variable alrededor del valor medio. La dispersión indica la propagación de los datos. Las medidas de asimetría significan cuán asimétrica es la distribución y determina si los puntos de datos están sesgados hacia la derecha o hacia la izquierda. Si se dice que la distribución está sesgada hacia la izquierda, entonces el valor es negativo y el valor es positivo si la distribución está sesgada a la derecha.
La dispersión se calcula sobre la base de cierto promedio. Es un cálculo estadístico que mide el grado de variación y hay muchas formas diferentes de calcular la dispersión, pero los dos de los más comunes son el rango y la desviación promedio. El rango es la diferencia entre los valores más grandes y más pequeños en un conjunto de datos, mientras que la desviación promedio es el promedio de los valores absolutos de las desviaciones de los valores funcionales desde un punto central. La asimetría, por otro lado, se calcula sobre la base de la media, la mediana y el modo. Si la media es mayor que el modo, tiene un sesgo positivo y, en caso de que la media sea menor que el modo, tiene un sesgo negativo. Además, la distribución tiene un sesgo cero en caso de una distribución simétrica.
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