Izveidojiet diagrammu par saulaino dienu skaitu pa mēnešiem. Nokrišņu sadalījuma diagramma programmā Excel

Līniju diagramma tiek izmantota, lai izsekotu izmaiņām vairākos daudzumos, pārvietojoties no viena punkta uz citu.

4. piemērs. Izveidojiet līniju diagrammu, kurā parādītas nedēļas laikā pārdoto laikrakstu skaita izmaiņas (skatiet iepriekšējo piemēru). Lineārās diagrammas uzbūve ir līdzīga kolonnu diagrammas uzbūvei, taču kolonnu vietā tiek vienkārši atzīmēts to augstums (punkti, domuzīmes, krusti) un iegūtās atzīmes tiek savienotas ar taisnām līnijām (diagramma ir lineāra). Dažādu kolonnu ēnojumu (ēnojumu) vietā tiek izmantotas dažādas atzīmes (dimanti, trijstūri, krusti u.c.), dažāda biezuma un veida līnijas (vienmērīga, punktēta utt.), dažāda krāsa(7 .37 att.).

Rīsi. 7.37 – Līniju diagramma.

Normalizēta joslu diagramma

Normalizēta joslu diagramma ļauj vizuāli salīdzināt vairāku lielumu summas vairākos punktos un tajā pašā laikā parādīt katra daudzuma ieguldījumu kopējā summā.

5. piemērs. Mūsu apkopotās diagrammas “Laikrakstu tirdzniecība” (gan kolonnveida, gan līniju) interesē galvenokārt laikrakstu pārdevējus un parāda viņu darba panākumus. Taču bez pārdevējiem par avīžu pārdošanu interesējas arī citi cilvēki. Piemēram, laikraksta izdevējam ir jāzina ne tikai tas, cik avīzes eksemplārus katrs pārdevējs pārdeva, bet arī to, cik viņi kopā pārdeva. Tajā pašā laikā saglabājas interese par atsevišķiem daudzumiem, kas veido kopējo summu. Ņemsim avīžu pārdošanas tabulu un izveidosim tai līmeņu diagrammu.

Normalizētas diagrammas izveides procedūra ir ļoti līdzīga joslu diagrammas izveides procedūrai. Atšķirība ir tāda, ka līmeņu diagrammas joslas nav novietotas blakus viena otrai, bet viena virs otras. Attiecīgi mainās diagrammas vertikālā un horizontālā izmēra aprēķināšanas noteikumi. Vertikālo izmēru noteiks nevis lielākā vērtība, bet gan lielākā vērtību summa. Bet kolonnu skaits vienmēr būs vienāds ar atbalsta punktu skaitu: katrā atbalsta punktā vienmēr būs tieši viena daudzpakāpju kolonna (7.38. att.).

Rīsi. 7.38 – Normalizēta diagramma.

Apgabala diagramma

Apgabala diagramma (apgabala diagramma) ir normalizētas diagrammas un lineārās diagrammas hibrīds. Ļauj vienlaicīgi uzraudzīt izmaiņas katrā no vairākiem lielumiem un to summas izmaiņas vairākos punktos.

6. piemērs. Ņemsim avīžu pārdošanas tabulu un izveidosim tai apgabala diagrammu. Apgabala diagramma atšķiras no līniju diagrammas tādā pašā veidā, kā normalizēta diagramma atšķiras no kolonnu diagrammas. Veidojot normalizētu diagrammu, katra nākamā kolonna tiek attēlota nevis no horizontālās ass, bet no iepriekšējās kolonnas. Tas pats notiek, veidojot apgabala diagrammu. Bet tā vietā, lai izveidotu joslas (kā tas bija normalizētajā diagrammā), tiek atzīmēts to augstums, un pēc tam šīs atzīmes tiek savienotas ar līnijām (kā tas bija līniju diagrammā). Šādi izskatīsies iegūtā apgabalu diagramma “Laikrakstu tirdzniecība” (7.39. att.):

Rīsi. 7.39 – Platības diagramma.

Atsevišķas kolonnas šeit saplūst, veidojot nepārtrauktus apgabalus. Katrs laukums atbilst vienai vērtībai, lai norādītu, kurš personiskais ēnojums (krāsojums) tiek izmantots.

Nav iespējams ātri un efektīvi apstrādāt lielu apjomu tāda paša veida informācijas, kas sniegta teksta formā. Daudz ērtāk ir apstrādāt šādu informāciju, izmantojot tabulas.

Bet cilvēkiem arī izrādās grūti uztvert apjomīgus galdus.

Pieņemsim, ka jūs gatavojaties skolas ģeogrāfijas konferencei, kurā jums tiks uzdots uzzīmēt jūnija klimata portretu. Visa mēneša garumā apkopojāt informāciju par gaisa temperatūru, spiedienu, mitrumu, mākoņainību, vēja virzienu un ātrumu.

Jūs ievadījāt attiecīgo informāciju iepriekš sagatavotā tabulā, un tas ir tas, ko ieguvāt (daļa no tabulas):

Protams, jūs varat pārzīmēt šo tabulu liela lapa vatmana papīru un demonstrējiet šo iespaidīgo rezultātu saviem klasesbiedriem. Bet vai viņi spēs šo informāciju uztvert, apstrādāt un veidot priekšstatu par laikapstākļiem maijā? Visticamāk nē.

Jūs savācat liels skaits informācija, tā ir precīza, pilnīga un uzticama, taču tabulas veidā tā nebūs interesanta klausītājiem, jo tā nemaz nav vizuāla.

Lielumu maiņas procesu vizuāls attēlojums

Grafikā parādītas divas koordinātu asis, kas atrodas taisnā leņķī viena pret otru. Šīs asis ir skalas, uz kurām ir attēlotas attēlotās vērtības.

Pievērs uzmanību!

Viens daudzums ir atkarīgs no otra – neatkarīgs. Neatkarīgā daudzuma vērtības parasti tiek attēlotas uz horizontālās ass (X-ass vai abscisu ass), bet atkarīgo lielumu - uz vertikālās ass (Y-ass vai ordinātu ass). Mainoties neatkarīgajam daudzumam, mainās arī atkarīgais daudzums.

Piemēram, gaisa temperatūra (atkarīgais mainīgais) laika gaitā var mainīties (neatkarīgs mainīgais).

Tādējādi diagramma parāda, kas notiek ar Y, mainoties X. Diagrammā vērtības tiek rādītas kā līknes, punkti vai abas.

Diagramma ļauj izsekot datu izmaiņu dinamikai. Piemēram, izmantojot datus, kas ietverti \(2\) grafikā, varat izveidot diagrammu par temperatūras izmaiņām attiecīgajā mēnesī.

Izmantojot grafiku, jūs varat uzreiz iestatīt mēneša siltāko dienu, mēneša aukstāko dienu un ātri aprēķināt dienu skaitu, kad gaisa temperatūra pārsniedza divdesmit grādus vai bija ap \(+15 °C\).

Varat arī norādīt periodus, kad gaisa temperatūra bija diezgan stabila vai, gluži pretēji, piedzīvoja ievērojamas svārstības.

Līdzīgu informāciju sniedz gaisa mitruma izmaiņu grafiki un atmosfēras spiediens, kas veidota, pamatojoties uz tabulas \(3\) un \(4\) aili.

Daudzumu attiecības vizuāls attēlojums

Diagrammas nodrošina vizuālu saistību starp noteiktiem lielumiem. Ja salīdzināmās vērtības summējas līdz \(100\)%, tad izmantojiet sektoru diagrammas.

Diagrammā nav norādīts dienu skaits ar noteiktu mākoņu segumu, bet tas parāda, cik procentu no tā ir kopējais skaits dienas notiek dienās ar nelielu mākoņu daudzumu.

Dienām ar noteiktu mākoņainību ir savs apļa sektors. Šī sektora platība attiecas uz visa apļa laukumu tādā pašā veidā, kā dienu skaits ar noteiktu mākoņainību attiecas uz visu jūnija dienu skaitu. Tāpēc, ja sektoru diagrammā vispār neparādīsiet nekādus skaitliskos datus, tas joprojām sniegs aptuvenu priekšstatu par sakarību starp aplūkojamajām vērtībām, mūsu gadījumā dienām ar atšķirīgu mākoņainību.

Liels skaits sektoru apgrūtina informācijas uztveršanu sektoru diagrammā. Tāpēc sektoru diagrammu parasti neizmanto vairāk nekā piecām vai sešām datu vērtībām. Mūsu piemērā šīs grūtības var pārvarēt, samazinot mākoņainības gradāciju skaitu: \(0-30\)%, \(40-60\)%, \(70-80\)%, \(90-100\) )%.

Pietiek ar vienu skatienu diagrammā, lai secinātu, ka jūnijā dominēja skaidras dienas, A mākoņainas dienas bija ļoti maz. Lai nodrošinātu lielāku skaidrību, mēs bijām spiesti upurēt precizitāti. Daudzos gadījumos ir iespējams nodrošināt gan informācijas skaidrību, gan precizitāti joslu diagrammas.

Kolonnu diagrammas sastāv no vienāda platuma paralēliem taisnstūriem (joslām). Katra josla parāda viena veida kvalitatīvos datus (piemēram, vienu mākoņa veidu) un ir piesaistīta kādam horizontālās ass atskaites punktam - kategorijas asij.

Mūsu gadījumā atskaites punkti uz kategorijas ass ir fiksētas mākoņu vērtības.

Kolonnu augstums ir proporcionāls salīdzināmo daudzumu vērtībām (piemēram, noteikta mākoņainības dienu skaitam).

Atbilstošās vērtības ir attēlotas uz vertikālās vērtību ass.

Ne uz vērtību ass, ne uz joslām nevajadzētu būt pārtraukumiem: diagramma tiek izmantota vizuālākam salīdzinājumam, un pārtraukumu klātbūtne pārspēj pašu mērķi parādīt rezultātus diagrammas veidā.

Radara diagrammaīpašs, tam ir sava ass katram datu sērijas punktam. Asis nāk no diagrammas centra.

Izveidosim sadales diagrammu programmā Excel. Mēs arī sīkāk aplūkosim sektoru diagrammu funkcijas un to izveidi.

Kā izveidot sadales diagrammu programmā Excel

Normālā sadalījuma grafiks ir zvanveida un simetrisks attiecībā pret vidējo. Šādu grafisku attēlu var iegūt tikai ar lielu mērījumu skaitu. Programmā Excel ir ierasts izveidot histogrammu ierobežotam mērījumu skaitam.

Ārēji joslu diagramma ir līdzīga normāla sadalījuma grafikam. Izveidosim nokrišņu sadalījuma joslu diagrammu programmā Excel un apsvērsim 2 veidus, kā to izveidot.

Par nokrišņu daudzumu ir pieejami šādi dati:

Izvēlieties "Histogramma":

Iestatiet ievades intervālu (kolonna ar skaitliskās vērtības). Atstājiet lauku “Kabatas intervāli” tukšu: Excel to ģenerēs automātiski. Atzīmējiet atzīmi blakus ierakstam “Grafika izvade”:

Noklikšķinot uz Labi, mēs iegūstam šādu grafiku ar tabulu:

Intervālos nav ļoti daudz vērtību, tāpēc histogrammas joslas izrādījās zemas.

Tagad jums jāpārliecinās, ka relatīvās frekvences tiek parādītas uz vertikālās ass.

Atradīsim visu absolūto frekvenču summu (izmantojot SUM funkciju). Izveidosim papildu kolonnu “Relatīvā biežums”. Pirmajā šūnā ievadiet formulu:

Otrā metode. Atgriezīsimies pie tabulas ar sākotnējiem datiem. Aprēķināsim kabatas intervālus. Pirmkārt, atradīsim maksimālo vērtību temperatūras diapazonā un minimālo.

Lai atrastu kabatu intervālu, starpība starp masīva maksimālo un minimālo vērtību ir jāsadala ar intervālu skaitu. Mēs iegūstam "kabatas platumu".

Attēlosim kabatas intervālus kā vērtību kolonnu. Pirmkārt, mēs pievienojam kabatas platumu datu masīva minimālajai vērtībai. Nākamajā šūnā - uz saņemto summu. Un tā tālāk, līdz sasniedzam maksimālo vērtību.

Lai noteiktu frekvenci, izveidojiet kolonnu blakus kabatas intervāliem. Ievadiet masīva funkciju:

Aprēķināsim relatīvās frekvences (tāpat kā iepriekšējā metodē).

Izveidosim nokrišņu sadalījuma joslu diagrammu programmā Excel, izmantojot standarta rīku "Diagrammas".

Uzdotās vērtības sadales frekvence:

Sektoru diagrammas, lai ilustrētu izplatību

Sektoru diagrammu var izmantot, lai ilustrētu datus, kas atrodas vienā kolonnā vai rindā. Apļa segments ir katra masīva elementa daļa visu elementu summā.

Jebkura sektoru diagramma var parādīt sadalījumu, ja

ir tikai viena datu sērija;
visas vērtības ir pozitīvas;
gandrīz visas vērtības ir virs nulles;
ne vairāk kā septiņas kategorijas;
katra kategorija atbilst apļa segmentam.

Pamatojoties uz pieejamajiem datiem par nokrišņiem, mēs izveidosim sektoru diagrammu.

"Katru mēnesi" daļa kopējais skaits nokrišņu daudzums gadā:

Sektoru diagramma par nokrišņu sadalījumu pa sezonām izskatās labāk, ja ir mazāk datu. Noskaidrosim vidējo nokrišņu daudzumu katrā sezonā, izmantojot funkciju AVERAGE. Pamatojoties uz iegūtajiem datiem, mēs izveidosim diagrammu: