Page 123 - 高中 信息技术 选择性必修3 数据管理分析

 4.4 数据的可视化表达

执行结果如图4-27所示。

广东教育出版社
图4-27 测试项目得分箱形图

从图4-27的执行结果可以直观地得出以下信息：
（1）各项目测试中，长跑的平均成绩比较高，而男、女生体能（男生引体向上，女
生1分钟仰卧起坐）的平均成绩比较低。

（2）肺活量、坐位体前屈、标准分、总分成绩分布比较集中，因为箱子比较短。而
50米跑和男、女生体能成绩比较分散。
（3）从各个箱形图的中位数和上下四位数的间距也可以看出，肺活量的评分、测试

各项得分总和（标准分和总分）成绩分布比较对称。50米跑和男、女生体能成绩分布不
平衡，其中50米跑项目，大部分学生分布在80~95分；男、女生体能，大部分学生分布在
50~70分。

（4）在各项目对应的箱形图中都出现了异常点，各项目按权重计算后得到的标准分
和总分的异常点较多。总分中既有分数异常高的学生，也有分数异常低的学生。

4 . 4 . 2 数据可视化实例1——回归分析

“回归最初”是遗传学中的一个名词，是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出

来的。他在研究人类的身高时，发现高个子回归于人口的平均身高，而矮个子则从另一个
角度回归于人口的平均身高。回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，
它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量X （i=1,2,3,…）之间的回归模型，来预测因
i
变量Y的发展趋势。
1．回归分析的步骤
回归分析基于对数据的观测，建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。回
归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一，多用于预报、控制问题。回归分析的基本步

骤如图4-28所示。

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