Ein Log-Log-Diagramm ist ein Diagramm, das sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse logarithmische Skalen verwendet.
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um zwei Variablen zu visualisieren, wenn …
Ein Boxplot ist eine Art von Plot, mit dem wir die Fünf-Zahlen-Zusammenfassung eines Datensatzes visualisieren können:
In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie einen Boxplot in Google Tabellen erstellen.
Verwenden Sie die folgenden Schritte, um einen Boxplot in Google Tabellen zu erstellen.
Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.
Geben Sie zunächst die Werte Ihres Datensatzes in eine Spalte ein:
Schritt 2: Berechnen Sie die Fünf-Zahlen-Zusammenfassung
Normalerweise müssen wir den Medianwert eines Datensatzes kennen, um einen Boxplot zu erstellen, aber wie wir im nächsten Schritt sehen werden, verwenden wir stattdessen ein Candlestick-Diagramm, um etwas zu erstellen, das wie ein Boxplot aussieht, da Google Tabellen keine Boxplot-Diagramm-Option haben.
Um ein Candlestick-Chart zu erstellen, müssen wir nur den Minimum-, 1. Quartil-, 3. Quartil- und Höchstwert eines Datensatzes kennen. Die folgende Abbildung zeigt die Formeln zur Berechnung dieser Zahlen:
Schritt 3: Erstellen Sie den Boxplot.
Markieren Sie als Nächstes die Werte in den Spalten A bis E in der ersten Zeile:
Klicken Sie auf die Registerkarte Einfügen entlang der oberen Band, dann klicken Sie auf Diagramm in der Drop - Down - Menü:
Klicken Sie im Chart-Editor-Fenster, das auf der rechten Seite des Bildschirms angezeigt wird, auf das Dropdown-Menü für Chart-Typ und dann auf den Chart-Typ mit dem Titel Candlestick-Chart.
Wenn Sie darauf klicken, wird das folgende Diagramm angezeigt:
Das Diagramm kann wie folgt interpretiert werden:
Im Unterabschnitt Customize des Diagrammeditorfensters auf der rechten Seite des Bildschirms können Sie auch den Plot so ändern, dass er Titel enthält, Gitterlinien anpassen und die Achsenbeschriftungen ändern.
Ein Log-Log-Diagramm ist ein Diagramm, das sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse logarithmische Skalen verwendet.
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um zwei Variablen zu visualisieren, wenn …
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen verwenden wir häufig zwei Metriken, um die Qualität des Modells zu bewerten, nämlich Präzision und Erinnerung.
Precision: Korrigieren Sie positive Vorhersagen im …