分類數(shù)據(jù)選用的圖示方法(統(tǒng)計(jì)學(xué)圖示方法)
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)圖示方法有哪些
包括散點(diǎn)圖、直方圖、概率圖、殘差圖（residual plot）、箱形圖、塊圖以及雙標(biāo)圖。
探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory data analysis,EDA）就密切地依賴于這些手段以及與此類似的其他技術(shù)方法。圖解分析操作程序不僅僅是在EDA背景下才使用的工具；在檢驗(yàn)假設(shè)、模型選擇、統(tǒng)計(jì)模型驗(yàn)證、估計(jì)量（estimator）選擇、關(guān)系確定、因素效應(yīng)判定以及離群值檢出方面，此類圖解分析工具還可以作為最佳捷徑，用來(lái)深入認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)集。
此外，優(yōu)質(zhì)的統(tǒng)計(jì)圖形還可以作為一種令人信服的溝通手段，用來(lái)向他人傳達(dá)存在于數(shù)據(jù)之中的基本訊息。
2.統(tǒng)計(jì)學(xué)圖示方法有哪些
包括散點(diǎn)圖、直方圖、概率圖、殘差圖（residual plot）、箱形圖、塊圖以及雙標(biāo)圖。
探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory data analysis,EDA）就密切地依賴于這些手段以及與此類似的其他技術(shù)方法。圖解分析操作程序不僅僅是在EDA背景下才使用的工具；在檢驗(yàn)假設(shè)、模型選擇、統(tǒng)計(jì)模型驗(yàn)證、估計(jì)量（estimator）選擇、關(guān)系確定、因素效應(yīng)判定以及離群值檢出方面，此類圖解分析工具還可以作為最佳捷徑，用來(lái)深入認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)集。
此外，優(yōu)質(zhì)的統(tǒng)計(jì)圖形還可以作為一種令人信服的溝通手段，用來(lái)向他人傳達(dá)存在于數(shù)據(jù)之中的基本訊息。
3.用圖示展示分類數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)可視化工具，推薦大數(shù)據(jù)魔鏡，免費(fèi)版的數(shù)據(jù)可視化效果就有很多，還有分析、挖掘功能。
下面是在電子屏上展示的效果
4.常用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方法有哪些
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。
3、相關(guān)分析（Correlation Analysis）
相關(guān)分析（correlation analysis），相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系，例如，以X和Y分別記一個(gè)人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產(chǎn)量，則X與Y顯然有關(guān)系，而又沒有確切到可由其中的一個(gè)去精確地決定另一個(gè)的程度，這就是相關(guān)關(guān)系。
4、對(duì)應(yīng)分析（Correspondence Analysis）
對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。
5、回歸分析
研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。造成波動(dòng)的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對(duì)結(jié)果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。這個(gè) 還需要具體問題具體分析
