Rappresentazioni grafiche
Domenico Vistocco
[email protected]
Dipartimento di Scienze Economiche
U NIVERSITÀ DI C ASSINO
Corso di Statistica
Le elaborazioni e i grafici sono stati ottenuti con il software R
Per le slide ho utilizzato il LATEX(libreria beamer) e il comando Sweave di R
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
1 / 40
Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
2 / 40
Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
3 / 40
La matrice dei dati
VARIABILE
Name
SUV
Drive.Type
Horsepower
Fuel.Type
MPG
Length
Width
Weight
Cargo.Volume
Turning.Circle
D. Vistocco ([email protected])
D ESCRIZIONE
nome dell’autovettura
indica se la macchina è di tipo SUV (Yes/No)
Tipologia di guida
Potenza in cavalli del motore
Tipologia di benzina
Consumi (miglia per gallone)
Lunghezza
Larghezza
Peso
Volume di carico
Diametro di sterzata
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
4 / 40
Un estratto della matrice dei dati
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
Name
Acura MDX
Acura RL
Acura RSX
Acura TL
Audi A4
Audi A6
BMW 3-Series
Name
Acura MDX
Acura RL
Acura RSX
Acura TL
Audi A4
Audi A6
BMW 3-Series
D. Vistocco ([email protected])
SUV
Yes
No
No
No
No
No
No
Length
189.00
197.00
172.00
193.00
179.00
192.00
176.00
Drive.Type
AWD
Front
Front
Front
Front
Front
Rear
Width
76.00
72.00
68.00
71.00
70.00
76.00
69.00
Horsepower
240.00
225.00
160.00
225.00
170.00
220.00
184.00
Weight
4485.00
3860.00
2780.00
3520.00
3745.00
3915.00
3390.00
Rappresentazioni grafiche
Fuel.Type
Premium
Premium
Premium
Premium
Premium
Premium
Premium
Cargo.Volume
42.00
15.00
18.00
14.00
13.00
15.00
11.00
MPG
18.00
21.00
26.00
22.00
20.00
18.00
22.00
Turning.Circle
38.00
39.00
40.00
42.00
37.00
39.00
35.00
Corso di Statistica
5 / 40
Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
6 / 40
Il diagramma a torta (1)
Premium
Diesel
Premium
Regular
Fuel.Type
1
37
83
Diesel
Regular
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
7 / 40
Il diagramma a torta (2)
Front
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
Drive.Type
7
82
1
3
28
AWD
Rear
Front, AWD
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Permanent 4WD
Corso di Statistica
8 / 40
Il diagramma a barre (1)
80
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
Drive.Type
7
82
1
3
28
Frequency
60
40
20
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Rear
Permanent 4WD
Front, AWD
Front
AWD
0
Corso di Statistica
9 / 40
Il diagramma a barre (2)
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
0.6
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
Sum
Relative Frequency
0.5
Drive.Type
0.06
0.68
0.01
0.02
0.23
1.00
0.4
0.3
0.2
0.1
Drive.Type
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Rear
Permanent 4WD
Front, AWD
Front
AWD
0.0
Corso di Statistica
10 / 40
Il diagramma a barre impilate
Groups by SUV
80
Yes
No
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
No
3
74
0
0
13
Yes
4
8
1
3
15
Frequency
60
40
20
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Rear
Permanent 4WD
Front, AWD
Front
AWD
0
Corso di Statistica
11 / 40
Il diagramma a barre affiancate
Groups by SUV
No
Yes
70
60
Yes
4
8
1
3
15
50
Frequency
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
No
3
74
0
0
13
40
30
20
10
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Rear
Permanent 4WD
Front, AWD
Front
AWD
0
Corso di Statistica
12 / 40
Il diagramma di Pareto
Pareto chart analysis for table(auto2002$Drive.Type)
Frequency Cum.Freq.
Front
82
82
Rear
28
110
AWD
7
117
Permanent 4WD
3
120
Front, AWD
1
121
Pareto chart analysis for table(auto2002$Drive.Type)
Percentage Cum.Percent.
Front
67.77
68
Rear
23.14
91
AWD
5.79
97
Permanent 4WD
2.48
99
Front, AWD
0.83
100
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
13 / 40
Il diagramma di Pareto
●
100%
●
Front, AWD
●
Permanent 4WD
120
Drive.Type
25%
D. Vistocco ([email protected])
AWD
Rear
Front
0
0%
20
Cumulative Percentage
75%
50%
60
80
●
40
Frequency
100
●
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
14 / 40
Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
15 / 40
D. Vistocco ([email protected])
15
10
frequenza
5
MPG
1.00
3.00
2.00
6.00
5.00
6.00
10.00
18.00
9.00
21.00
11.00
7.00
7.00
2.00
3.00
4.00
1.00
2.00
1.00
2.00
121.00
0
10
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
38
41
Sum
20
Il diagramma ad aste (a bastoncini)
10
13
16
19
Rappresentazioni grafiche
22
25
28
38
41
Corso di Statistica
16 / 40
10
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
38
41
Sum
MPG
1.00
3.00
2.00
6.00
5.00
6.00
10.00
18.00
9.00
21.00
11.00
7.00
7.00
2.00
3.00
4.00
1.00
2.00
1.00
2.00
121.00
D. Vistocco ([email protected])
frequenza
Lo stripchart (1)
●
10
●
●
●
●
●
● ● ●
● ● ●
15
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
20
Rappresentazioni grafiche
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
● ● ●
● ● ●
25
●
●
●
●
● ● ●
●
●
●
30
35
40
Corso di Statistica
17 / 40
Lo stripchart (2)
●
● ●
● ●
●
●
● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ● ●
●
● ● ● ● ● ● ● ● ● ●
SUV
●
●
●
●
● ●
● ●
● ●
No
10
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
38
41
Sum
SUV-Yes
1
3
2
6
5
3
4
3
1
2
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
31
Yes
Groups by SUV
SUV-NO
0
0
0
0
0
3
6
15
8
19
10
7
7
2
3
4
1
2
1
2
90
10
15
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
20
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
● ●
● ● ● ●
●
● ● ● ● ● ●
25
●
●
●
30
35
40
MPG
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
18 / 40
40
Horsepower
5
76
40
121
0
20
(0,100]
(100,200]
(200,300]
Sum
Frequency
60
L’istogramma (1)
0
50
100
150
200
250
300
Horsepower
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
19 / 40
20
Horsepower
5
36
40
32
8
121
0
10
(50,100]
(100,150]
(150,200]
(200,250]
(250,300]
Sum
Frequency
30
40
L’istogramma (2)
50
100
150
200
250
300
Horsepower
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
20 / 40
10
Frequency
5
Horsepower
1
4
3
21
20
15
17
19
11
4
4
2
121
0
(60,80]
(80,100]
(100,120]
(120,140]
(140,160]
(160,180]
(180,200]
(200,220]
(220,240]
(240,260]
(260,280]
(280,300]
Sum
15
20
L’istogramma (3)
100
150
200
250
300
Horsepower
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
21 / 40
Density
0.004
0.002
Horsepower
1
4
3
21
20
15
17
19
11
4
4
2
121
0.000
(60,80]
(80,100]
(100,120]
(120,140]
(140,160]
(160,180]
(180,200]
(200,220]
(220,240]
(240,260]
(260,280]
(280,300]
Sum
0.006
0.008
L’istogramma (3 bis)
100
150
200
250
300
Horsepower
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
22 / 40
1.0
La funzione di ripartizione empirica (1)
●
●
●
●
●
0.8
●
●
0.6
●
F(x)
●
0.4
●
●
0.2
●
●
0.0
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
78
79
80
Width
0.008
0.025
0.099
0.231
0.306
0.438
0.545
0.686
0.760
0.843
0.901
0.934
0.959
0.992
1.000
●
●
65
70
75
80
Width
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
23 / 40
1.0
La funzione di ripartizione empirica (2)
●
●
●
●
●
●
●
●
0.8
●
●
●
●
●
0.6
●
F(x)
●
●
0.4
Suv-Yes
0.000
0.000
0.032
0.056
0.161
0.111
0.387
0.222
0.677
0.267
0.839
0.311
0.903
0.333
1.000
●
●
●
●
0.2
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
78
79
80
Suv-No
0.011
0.097
0.122
0.742
0.356
1.387
0.600
2.032
0.789
2.516
0.922
2.742
0.978
2.903
1.000
●
●
0.0
●
●
●
65
70
75
80
Width
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
24 / 40
120
La funzione di ripartizione empirica (3)
●
100
●
80
N(x)
60
Length
8
45
98
117
121
●
20
40
(155,169]
(169,184]
(184,198]
(198,213]
(213,227]
●
●
160
170
180
190
200
210
Length
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
25 / 40
La funzione di ripartizione empirica (4)
1.0
Funzione di ripartizione empirica
●
●
0.8
●
0.6
Other
0.077
0.244
0.846
0.427
1.000
F(x)
Front
0.061
0.769
0.793
2.103
1.000
●
●
0.4
(154,169]
(169,184]
(184,198]
(198,213]
(213,227]
●
0.2
●
●
●
160
170
180
190
200
210
Length
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
26 / 40
Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
27 / 40
La spezzata delle medie
22
Plot of Means
●
●
●
18
MPG
18.86
21.91
19.00
14.33
18.36
16
AWD
Front
Front, AWD
Permanent 4WD
Rear
media di MPG
20
●
●
AWD
Front
Front, AWD
Rear
DriveType
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
28 / 40
Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
29 / 40
Il diagramma di dispersione (scatterplot) - 1
6000
7000
●
●
5000
Weight
●
●
●●
●
●
●●
4000
●
●
●
●
●
3000
●
● ●
●
●●
●
●
●● ●●
●
●
●
●
● ●
●
●
●
●
● ●
●
●
●
● ●
●
●
●
●
●
● ●
●
●
●
●
●●
●
● ●
●
●
● ●
●● ●
●
●
● ● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
● ●●
●
●●
●● ●●
●
●
●
●
●
● ●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
2000
●
●
160
170
180
190
200
210
220
Length
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
30 / 40
Il diagramma di dispersione (scatterplot) - 2
PANELS by SUV
160
No
180
200
220
Yes
●
7000
6000
Weight
●
5000
4000
3000
●
●●
●
2000
●
●
●
●
●
● ●● ● ●● ●
●
● ●●
●● ● ●● ●
● ●● ● ●
●●●● ●●● ● ●
●●●● ● ●● ● ●●
● ●
● ●●●
●●●●
●
● ●
● ●●●
●● ●
●●
●
●
●
●●
●
●●
●
●
● ●● ●
●●
● ●
●
● ●●●
● ●
●
● ●
●
●
●
●
●
160
180
200
220
Length
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
31 / 40
Il diagramma di dispersione (scatterplot) - 3
SUV
● No
5000
2000
3000
4000
Weight
6000
7000
Yes
●
●●
●
●
●● ●
● ●● ● ●
●
●
●
●
●
●
● ● ●●● ● ●● ● ●
●●●●●●●●● ● ●
●
● ●●● ● ●● ●●●●●● ●●
●●●●●
● ●
● ●●
●●●●
●
● ●● ●
●
●
160
170
180
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D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
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Menu della casa I
1
Prima di cominciare...
2
Rappresentazioni per variabili qualitative
3
Rappresentazioni per variabili quantitative
4
Una variabile quantitativa vs una variabile qualitativa
5
Una variabile quantitativa vs una variabile quantitativa
6
Cosa ci riserva il futuro...
D. Vistocco ([email protected])
Rappresentazioni grafiche
Corso di Statistica
35 / 40
Il boxplot (1)
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20
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Il boxplot (3)
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D. Vistocco ([email protected])
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40
Il boxplot (4)
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