Александр Остапчук - ПК для ветеринарного врача
- Название:ПК для ветеринарного врача
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:неизвестно
- Год:неизвестен
- ISBN:нет данных
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Александр Остапчук - ПК для ветеринарного врача краткое содержание
Темп жизни заставляет нас прикладывать максимальные усилия для анализа и учета информации, а сложнее всего это делать при ее непрерывном потоке. Книга научит вас азам программирования, предостережет от компьютерных вредителей, научит пользоваться специализированными программами в ветеринарии. Уверены, эта книга станет вашим настоящим помощником и будет полезна не только практикующим врачам города, но и села.
ПК для ветеринарного врача - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Следующий, еще более усложненный вид обычной гистограммы – гистограмма нормированная. Здесь представление данных подобно представлению в гистограмме с накоплением, но усложнено нормированием, т. е. отображением вклада каждой ячейки в столбце в общую сумму в виде конкретного числа, выраженного в процентах от общей суммы.
Тип объемных гистограмм на самом деле просто представляет собой объемное представление обычных гистограмм. Преимущество объемного представления заключено в возможности его изменения, т. е. выбора наиболее выгодных для представления отображаемых данных точки и ракурса. Но об этом чуть позже, когда речь пойдет о модификации диаграмм и работе с ними.
Трехмерная гистограмма.
Трехмерная гистограмма показывает раскладку значений по категориям и рядам данных. В такой гистограмме сочетается представление и строк, и столбцов; причем как те, так и другие выступают в виде отдельных столбцов гистограммы, разделенных не только по линии, как в обычных гистограммах, или по поверхности, как в гистограммах объемных, но и по пространству, т. е. по горизонтали и вертикали. Поэтому такие гистограммы и называются трехмерными – из-за трех уровней представления данных: по строкам (категориям), по столбцам (рядам) и относительно друг друга. Преимущество такого представления данных вполне очевидно: информативность представления данных повышается втрое, так как в такой гистограмме данные можно не только сравнивать по своей группе или с другими группами, но также можно сравнивать и оценки, используя, таким образом, оценку в качестве системного параметра (общую оценку изменения параметров по группам). Однако трехмерная гистограмма обладает и очень существенным недостатком, состоящим в том, что с помощью трехмерной гистограммы хорошо и удобно получать представления данных с устойчивой, «отстоявшейся» структурой, но практически невозможно провести анализ самой структуры.
Линейчатая диаграмма является, по сути, еще одним вариантом гистограммы, но только «положенным на бок». Основанием для выделения такого варианта в отдельное представление послужила более высокая читабельность линейчатой диаграммы по сравнению с гистограммой. Линейчатая диаграмма имеет такое же количество типов и видов, что и гистограмма, за исключением трехмерного представления. Она также допускает составление данных в стопки, т. е. накопление и долевое представление в процентах.
Точечные диаграммы служат, как правило, для определения связи между двумя наборами данных. Поэтому они представляют собой набор точек или линий, проведенных по этим точкам, где каждая точка отложена на пересечении значений их ячеек двух сравниваемых рядов данных. Если число сравниваемых рядов более двух, то строится несколько наборов точек (несколько линий), общее число которых всегда на один меньше числа исходных рядов, так как один из них служит основой для сравнения. Таким образом, при построении точечных диаграмм значения (а не категории) откладываются на обеих осях, что является особенностью этого типа диаграммы.
С помощью точечных диаграмм можно показать связь между двумя наборами данных (или связь одного набора данных с несколькими другими, но только по отдельности с каждым) и на основании этой связи получить тренд. Например, с помощью полиномиального тренда, примененного к точечной диаграмме, построенной по данным частоты дыхания (ось Х) и частоты пульса (ось Y), можно сделать вывод о том, что зависимость частоты дыхания животного от его пульса имеет выраженный периодический характер, учащающийся, однако, когда частота пульса достигает значений 180, 195 и 200 ударов в 1 с. (рис. 1).

Рис. 1. Зависимость частоты дыхания от пульса: при частоте пульса 180, 195 и 200 ударов в 1 с периодичности нет.
Точечная диаграмма также удобна при проведении корреляционного анализа.
В Excel используется три типа точечных диаграмм, два из которых имеют по два вида. Первый тип точечной диаграммы, не имеющий видов, представляет собой простой набор точек, позволяющий сравнить наборы значений. Второй тип – точечная диаграмма со значениями, соединенными сглаживающими линиями. Она имеет два вида – с маркерами и без них. Третий тип – «резкая» точечная диаграмма, т. е. точечная диаграмма, на которой значения соединены не линиями, а отрезками. Также имеет два вида – с маркерами и без них.
В Excel график строится для каждой группы данных в выборке, т. е. при построении графика по строкам на диаграмме будет столько же линий, сколько выделено строк. При построении графика по столбцам линий будет столько же, сколько и столбцов.
Графики Excel, так же как и гистограммы, бывают трех типов, из которых первые два имеют по три вида – обычный, с накоплением и нормированный.
Графики первого типа – обычные графики. Собственно это и есть основной тип графика. Второй и третий типы – просто их вариации: один с маркерами, другой – объемный. Таким образом, графики Excel имеют всего три вида: обычный, отображающий развитие процесса по времени и категориям; график с накоплением, отображающий изменение общей суммы; нормированный график, отображающий долю каждого значения из выборки в общей сумме и ее изменение в процентах. Последний тип графиков – объемный – имеет то преимущество, что предоставляет больше возможностей для модификации за счет возможностей создания объемного представления.
Графики также удобны при регрессионном и корреляционном анализе, так как они позволяют оценить тенденцию изменения выбранного параметра наглядно, без проведения дополнительных расчетов и построений, что существенно облегчает и ускоряет работу с массивами данных при выявлении оптимальных по выбранному критерию наборов данных. Например, при проведении регрессионного анализа применение графиков позволяет сразу выделить случайные выбросы в массиве данных по регрессорам, так как вид линий таких рядов резко отличается от остальных. Но без построения графика этого вывода сделать нельзя, так как стандартные функции (отклонение от среднего, тенденция и линейное приближение) в этом случае не дают оценки по массиву. Кроме того, для того чтобы провести анализ с использованием этих функций, требуется построение дополнительной таблицы для результатов их работы, чего не надо делать при использовании графика.
Диаграммы с областями представляют собой соединение возможностей графика и гистограммы, но только для непрерывных рядов.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: