If a trend is difficult to discern

If a trend is difficult to discern when analyzing data, a
well known trick is to plot the data to logarithmic scale
rather than to linear scale. Then, provided the data
spread is an order of magnitude or two, all relations
become more or less linear. (Determining the slope and
location of the line and using this for some mathematical
truths is rarely advisable; the linearity has more the
effect of hiding details than revealing them). DeBeer
(1968) made use of the logarithmic linearity by plotting
the load-movement data in a double-logarithmic diagram
as shown in Fig. 2.

Kết quả (Việt) 1:

Nếu một xu hướng là khó khăn để phân biệt khi phân tích dữ liệu, mộtnổi tiếng bí quyết là để vẽ các dữ liệu để lôgarít quy môchứ không phải để quy mô tuyến tính. Sau đó, cung cấp dữ liệulây lan là một thứ tự cường độ hoặc hai, tất cả quan hệtrở thành nhiều hay ít tuyến tính. (Xác định độ dốc vàvị trí của dòng và sử dụng điều này đối với một số toán họcsự thật là hiếm khi khuyến khích; linearity là có nhiều hơn cáccó hiệu lực của ẩn thông tin chi tiết hơn tiết lộ họ). DeBeer(1968) có sử dụng những linearity lôgarít do âm mưudữ liệu di chuyển tải trong một sơ đồ lôgarít đôinhư minh hoạ trong hình 2.

Kết quả (Việt) 2:

Nếu một xu hướng rất khó để phân biệt khi phân tích dữ liệu, một
thủ thuật được biết đến là để âm mưu dữ liệu với quy mô lôgarít
hơn là quy mô tuyến tính. Sau đó, cung cấp các dữ liệu
lây lan là một đơn đặt hàng của các cường độ hoặc hai, tất cả các mối quan hệ
trở nên nhiều hơn hoặc ít tuyến tính. (Xác định độ dốc và
vị trí của các đường dây và sử dụng này cho một số toán học
thật là hiếm nên; các tuyến tính có nhiều hơn các
tác dụng che giấu chi tiết hơn so với tiết lộ họ). DeBeer
(1968) đã sử dụng của các tuyến tính logarit bằng cách vẽ
các dữ liệu tải chuyển động trong một sơ đồ đúp logarit
như thể hiện trong hình. 2.