Вы показываете две диаграммы рассеяния на одной сетке мини-графиков для разных сегментов и хотите честно сравнить распределения. Что важно для корректного сравнения?
AИспользовать разные масштабы осей в каждой панели, чтобы точки занимали весь экран и плотнее показывали данные
BСпрятать подписи осей в одной из панелей, чтобы не отвлекали и не дублировали уже знакомую разметку
CЗафиксировать одинаковые пределы и шкалы осей во всех панелях, чтобы наклон, разброс и кластеры сравнивались честно
DПовернуть один график на 90 градусов и поменять цвет точек для визуального разнообразия панелей
Правильный ответ. Для сравнения сегментов на сетке мини-графиков обычно нужны согласованные оси и одинаковые масштабы.
Разбор
Если оси разные, визуально можно создать или скрыть тренд и плотность точек. Фиксация шкал делает сравнение честным, особенно когда вы оцениваете различия в разбросе, наклоне и кластерах. Поворот графика или скрытие подписей не помогают сравнению, а только мешают восприятию. Поэтому при сравнении сегментов оси должны быть общими и видимыми.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы хотите добавить третью числовую переменную к диаграмме рассеяния (например, длительность сессии). Какое цветовое кодирование наиболее корректно?
Ещё вопросы по теме «Зависимости и scatter-графики»
- Какой график лучше всего подходит, чтобы показать связь между двумя числовыми переменными на уровне отдельных наблюдений (например, `price` и `quantity`)?
- На диаграмме рассеяния посчитан коэффициент корреляции r = -0.8 между X и Y. Что это означает?
- Вы увидели на диаграмме рассеяния высокую корреляцию между числом уведомлений и оттоком. Какой вывод корректнее всего?
- На точечной диаграмме с сотнями тысяч точек всё сливается в сплошное пятно из-за наложения. Что сделать первым, чтобы увидеть структуру плотности?
- Когда добавление линии тренда на точечную диаграмму обычно наиболее уместно?
- Все вопросы по «Зависимости и scatter-графики» →