FIGURE 3.11 Graphing residuals. The

FIGURE 3.11 Graphing residuals. The visual impression from the top plot is that the vertical deviations are greater for
large values of time, but the residual plot (bottom) shows that the curve does not fit the points at low times.
which has flattened the data by looking at deviations from the average of the three values at each level.
An important fact is revealed: the measurement error (variation) tends to increase as the concentration
increases. This must be taken into account when fitting the calibration curve to the data.
A Note on Clarity and Style
Here are the words of some people who have devoted their talent and energy to improving the quality
of graphical presentations of statistical data.
“Excellence in statistical graphics consists of complex ideas communicated with clarity, precision,
and efficiency.” Edward Tufte (1983)
“The greatest possibilities of visual display lie in vividness and inescapability of the intended
message.” John Tukey (1990)
“Graphing data should be an iterative experiment process.” Cleveland (1994)
Tufte (1983) emphasizes clarity and simplicity in graphics. Wainer (1997) uses elegance, grace, and
impact to describe good graphics. Cleveland (1994) emphasizes clarity, precision, and efficiency. William
Playfair (1786), a pioneer and innovator in the use of statistical graphics, desires to tell a story graphically
as well as dramatically.
Vividness, drama, elegance, grace, clarity, and impact are not technical terms and the ideas they convey
are not easy to capture in technical rules, but Cleveland (1994) and Tufte (1983) have suggested basic
principles that will produce better graphics. Tufte (1983) says that graphical excellence:
• is the well-designed presentation of interesting data: a matter of substance, of statistics, and
of design
• consists of complex ideas communicated with clarity, precision, and efficiency
• is that which gives the viewer the greatest number of ideas in the shortest time with the least
ink in the smallest space
• is almost always multivariate
• requires telling the truth about the data
These guidelines discourage fancified graphs with multiple fonts, cross hatching, and 3-D effects.
They do not say that color is necessary or helpful. A poor graph does not become better because color
is added.
Style is to a large extent personal. Let us look at five graphical versions of the same data in Figure 3.14.
The graphs show how the downward trend in the average number of bald eagle hatchlings in northwestern
Ontario reversed after DDT was banned in 1973. The top graphic (so easily produced by computer
graphics) does not facilitate understanding the data. It is loaded with what Tufte (1983) calls chartjunk—
three-dimensional boxes and shading. “Every bit of ink on a graphic requires a reason. And nearly always
that reason should be that the ink presents new information (Tufte, 1983).” The two bar charts in the
FIGURE 3.13 Residuals of the chloride data with respect to the average peak value at each concentration level.

Kết quả (Việt) 1:

Con số 3,11 Graphing dư. Ấn tượng trực quan từ các lô hàng đầu là các độ lệch dọc lớn hơn choCác giá trị lớn của thời gian, nhưng âm mưu dư (phía dưới) cho thấy rằng các đường cong không không fit những điểm thời điểm thấp.trong đó có flattened dữ liệu bằng cách nhìn vào độ lệch từ mức trung bình của 3 giá trị ở mỗi cấp.Một thực tế quan trọng được tiết lộ: đo lường lỗi (biến thể) có xu hướng tăng là nồng độtăng. Điều này phải được đưa vào tài khoản khi fitting đường cong hiệu chuẩn cho dữ liệu.Một lưu ý về sự rõ ràng và phong cáchDưới đây là những lời của một số người đã cống hiến tài năng và năng lượng của họ để cải thiện chất lượngbài thuyết trình đồ họa thống kê dữ liệu. "Xuất sắc trong thống kê đồ họa bao gồm những ý tưởng phức tạp truyền đạt với rõ ràng, chính xác,và efficiency." Edward Tufte (1983)"Khả năng lớn nhất của Hiển thị trực quan nằm trong vividness và inescapability của dự địnhthư." John Tukey (1990)"Vẽ đồ dữ liệu phải là một quá trình thử nghiệm lặp đi lặp lại." Cleveland (1994)Tufte (1983) nhấn mạnh rõ ràng và đơn giản trong đồ họa. Wainer (1997) sử dụng sang trọng, ân sủng, vàtác động đến mô tả đồ họa tốt. Cleveland (1994) nhấn mạnh rõ ràng, chính xác, và efficiency. WilliamPlayfair (1786), một nhà tiên phong và sáng tạo trong việc sử dụng các đồ họa thống kê, mong muốn kể một câu chuyện đồ họacũng đáng kể như. Vividness, kịch, sang trọng, ân sủng, rõ ràng, và tác động không phải là thuật ngữ kỹ thuật và ý tưởng họ truyền đạtlà không dễ dàng để chụp trong quy tắc kỹ thuật, nhưng Cleveland (1994) và Tufte (1983) đã đề nghị cơ bảnnguyên tắc sẽ sản xuất đồ họa tốt hơn. Tufte (1983) nói rằng xuất sắc đồ họa: • là trình bày được thiết kế tốt của dữ liệu thú vị: một vấn đề của chất, thống kê, vàthiết kế• bao gồm những ý tưởng phức tạp truyền đạt với rõ ràng, chính xác và efficiency• là rằng đó cung cấp cho người xem số ý tưởng, lớn nhất trong thời gian ngắn nhất với ít nhấtmực trong không gian nhỏ nhất• hầu như luôn luôn là đa biến• đòi hỏi phải nói sự thật về dữ liệuCác nguyên tắc này khuyến khích fancified đồ thị với nhiều phông chữ, qua nở, và các hiệu ứng 3-D.Họ không nói rằng màu là cần thiết hoặc hữu ích. Một đồ thị nghèo không trở nên tốt hơn bởi vì màu sắcđược thêm vào. Phong cách là đến một mức độ lớn cá nhân. Chúng ta hãy nhìn vào five Phiên bản đồ họa của các dữ liệu tương tự trong hình 3,14.Đồ thị Hiển thị như thế nào xu hướng giảm trong số trung bình của bald eagle nở ở Tây BắcOntario đảo ngược sau khi DDT đã bị cấm vào năm 1973. Các đồ họa hàng đầu (như vậy một cách dễ dàng được sản xuất bởi máy tínhđồ họa) không tạo thuận lợi cho sự hiểu biết các dữ liệu. Nó được nạp với những gì Tufte (1983) gọi là chartjunk-ba chiều hộp và bóng. "Mỗi bit của mực in trên một đồ họa đòi hỏi một lý do. Và gần như luôn luônvậy nên mực trình bày thông tin mới (Tufte, 1983)." Các biểu đồ thanh hai trong cácHÌNH 3,13 dư dữ liệu clorua đối với giá trị trung bình cao điểm ở mỗi cấp tập trung.

Kết quả (Việt) 2:

Hình 3.11 dư Vẽ đồ thị. Ấn tượng thị giác từ biểu đồ trên cùng là độ lệch dọc là lớn hơn đối với
giá trị lớn thời gian, nhưng cốt truyện còn lại (dưới) cho thấy rằng các đường cong không fi t các điểm ở lần thấp.
Trong đó có fl attened dữ liệu bằng cách nhìn vào độ lệch từ . trung bình của ba giá trị ở mỗi cấp
Một điều quan trọng là tiết lộ: các sai số đo lường (biến tần) có xu hướng tăng khi nồng độ
tăng lên. Điều này phải được đưa vào tài khoản khi fi fitting đường chuẩn cho dữ liệu.
Lưu ý về Clarity và Phong cách
Dưới đây là những lời của một số người đã cống hiến tài năng và sức lực của mình để nâng cao chất lượng
của các bài thuyết trình đồ họa của dữ liệu thống kê.
"Xuất sắc trong thống kê đồ họa bao gồm các ý tưởng phức tạp truyền đạt một cách rõ ràng, chính xác,
và ef fi ciency. "Edward Tufte (1983)" Các khả năng lớn nhất của hình ảnh hiển thị lời nói dối trong sống động và inescapability của dự báo. "John Tukey (1990)" dữ liệu Graphing phải là một lặp đi lặp lại quá trình thử nghiệm. "Cleveland (1994) Tufte (1983) nhấn mạnh rõ ràng và đơn giản trong đồ họa. Wainer (1997) sử dụng sang trọng, ân sủng và tác động để mô tả đồ họa tốt. Cleveland (1994) nhấn mạnh rõ ràng, chính xác, và ef fi ciency. William Playfair (1786), một nhà tiên phong và sáng tạo trong việc sử dụng các thống kê đồ họa, mong muốn kể một câu chuyện đồ họa cũng như cách đáng kể. Sống động, bộ phim truyền hình, sang trọng, duyên dáng, rõ ràng, và tác động là những thuật ngữ không phải kỹ thuật và ý tưởng mà họ truyền đạt được không dễ dàng để chụp trong các quy tắc kỹ thuật, nhưng Cleveland (1994) và Tufte (1983) đã gợi ý cơ bản nguyên tắc đó sẽ sản xuất đồ họa tốt hơn. Tufte (1983) nói rằng đồ họa xuất sắc: • là trình bày thiết kế tốt của dữ liệu thú vị: một vấn đề của chất, thống kê, và thiết kế • bao gồm những ý tưởng phức tạp truyền đạt một cách rõ ràng, chính xác, và ef fi ciency • là mang đến cho các người xem số lượng lớn nhất các ý tưởng trong thời gian ngắn nhất với ít nhất mực trong không gian nhỏ nhất • là hầu như luôn luôn đa biến • đòi hỏi phải nói thật về những dữ liệu Những hướng dẫn này không khuyến khích các đồ thị fi ed fanci với nhiều phông chữ, nở chéo, và các hiệu ứng 3-D. Họ không nói màu sắc đó là cần thiết hoặc hữu ích. Một đồ thị nghèo không trở nên tốt hơn bởi vì màu sắc được thêm vào. Phong cách là đến một mức độ lớn cá nhân. Chúng ta hãy nhìn fi ve phiên bản đồ họa của cùng một dữ liệu trong hình 3.14. Các đồ thị cho thấy làm thế nào xu hướng giảm về số lượng trung bình của rắn con đại bàng hói tây bắc Ontario đảo ngược sau khi DDT đã bị cấm vào năm 1973. Các đồ họa hàng đầu (để dễ dàng tạo ra bởi máy tính đồ họa) không tạo điều kiện cho sự hiểu biết các dữ liệu. Nó được nạp với những gì Tufte (1983) gọi chartjunk- hộp ba chiều và bóng. "Mỗi bit của mực trên đồ họa đòi hỏi một lý do. Và gần như luôn luôn lý do đó nên được rằng mực trình bày thông tin mới (Tufte, 1983). "Hai biểu đồ cột trong Hình 3.13 Dư dữ liệu clorua đối với giá trị cao điểm trung bình ở từng mức độ tập trung với.