Dalam analisis data, kita seringkali dihadapkan dengan masalah overplotting, yaitu kondisi dimana beberapa titik pada scatter plot berada sangat dekat sehingga sulit untuk memahami relasi antara dua variabel. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah menggunakan heatmap.
Heatmap dapat mengatasi overplotting dengan melakukan pengumpulan nilai-nilai menjadi kotak-kotak yang berisi hitungan. Dengan demikian, kita dapat melihat pola-pola yang tersembunyi pada data.
Connected Scatter Plot
Jika variabel ketiga yang kita ingin tambahkan pada scatter plot menunjukkan timestamps, maka salah satu jenis chart yang kita pilih adalah connected scatter plot. Sebagai ganti dari modifikasi bentuk titik-titik untuk menunjukkan tanggal, kita menggunakan garis-garis untuk menghubungkan observasi-observasi dalam urutan tertentu. Dengan demikian, kita dapat melihat bagaimana hubungan dua variabel utama tidak hanya terkait dengan satu sama lain, tapi juga bagaimana hubungan tersebut berubah seiring waktu.
Jika sumbu horizontal juga mencerminkan waktu, maka semua garis-garis akan terhubung secara konsisten dari kiri ke kanan, dan kita memiliki sebuah chart line dasar.
Visualization Tools
Scatter plot adalah jenis chart dasar yang seharusnya dapat dihasilkan oleh apapun visualization tool atau solusi. Penghitungan trend line linear dasar juga adalah opsi yang relatif umum, serta warna titik-titik menurut tingkat-tingkat variabel ketiga kategori. Opsi lain seperti trend line nonlinear dan encoding nilai-niali variabel ketiga dengan bentuk, namun, tidak selalu terlihat.
Meskipun demikian, scatter plot dapat menjadi chart yang bernilai guna untuk digunakan ketika kita perlu menginvestigasi hubungan antara variabel-variabel numerik pada data. Scatter plot adalah salah satu dari banyak jenis chart yang dapat digunakan untuk visualisasi data. Belajar lebih lanjut dari artikel kami tentang chart type essensial, pemilihan tipe visualisasi data, atau dengan mencari di kategori article in charts category.
Shaded Error Region on a Scatter Plot
Apakah ada cara untuk mendapatkan region error yang diberi warna pada scatter plot?
Kita memiliki scatter plot dengan kesalahan yang diketahui untuk setiap titik. Apakah ada cara untuk membuat region yang diberi warna sekitar scatter plot? Berikut adalah gambar saya, daerah merah dan biru adalah kesalahan dan biru adalah data. Apakah ada cara untuk menyiapkan mereka menjadi garis kontinu seperti pada grafik di bawah ini?
Saya telah menambahkan tabel berikut, serta kode saya.
scatter(myData.Anisotropic_1, myData.AnisoMin);
scatter(myData.Anisotropic_1, myData.AnisoMax);
scatter(myData.Anisotropic_1, myData.("MPC aniso"), 'b');
ttitle('Axiovision versus MPC, with reproducibility (r) in shaded region',"FontWeight","bold");
xlabel('Axiovision', "FontWeight","bold");
ylabel('MPC', "FontWeight","bold");
Scatter Plot Selection Tool
Pilih Region pada Scatter Plot: Plot dua sinyal pada scatter plot, lalu klik dan geser untuk memilih region interest. Klik tombol Condition di toolbar (dibatasi oleh merah) untuk membuka tool Scatter Plot Selection, atau navigasikan ke tool dalam panel Tools. Nilai minimum dan maksimum x dan y dari region yang dipilih akan muncul pada box-input tool.
Spesifik Manual Values: Anda juga dapat menentukan nilai-nilai minimum dan maksimum x dan y secara manual untuk region yang dipilih. Mengetikkan nilai baru ke box-input tool akan memperbarui region yang dipilih pada scatter plot.
Buat capsules hanya dalam rentang display: Jika box ini diperiksa, condition akan hanya mengandung capsules dalam rentang display. Jika box tidak diperiksa, condition mungkin mengandung capsules luar dari rentang display.
Lepaskan capsules atau celah pendek: Hapuskan capsules atau celah yang lebih pendek daripada periode waktu tertentu. Perhatikan bahwa jika Anda lepaskan celah pendek, maka condition mungkin tidak mengandung semua sample dalam region yang dipilih, sementara jika Anda lepaskan capsules pendek, maka condition mungkin mengandung beberapa sample yang tidak sesuai.
Tindakan lainnya…