两个离散度量变量的曲线图
是一种用于可视化两个离散变量之间关系的图表。它通常使用折线图或柱状图来展示数据的分布情况和趋势。
在折线图中，横轴表示一个离散变量的取值，纵轴表示另一个离散变量的取值。每个点的位置表示两个变量的取值组合，点的高度或标记的形状表示相应的数据值。通过连接这些点，可以观察到两个变量之间的关系和趋势。
在柱状图中，每个柱子代表一个离散变量的取值，柱子的高度表示另一个离散变量的取值。通过比较柱子的高度，可以直观地了解两个变量之间的差异和关系。
离散度量变量的曲线图可以用于多个领域和场景，例如市场调研、销售分析、用户行为分析等。它可以帮助我们发现变量之间的相关性、趋势和异常情况，从而做出相应的决策和优化策略。
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我必须创建一个图形，在这个图形中，你可以看到两个离散数值变量之间的相关性。这些是来自carData::GSSvocab的age和educ。educ只有0到20的值，年龄是以年为单位的。我没有一个好的想法来绘制它，因为如果我使用geom_point，那么就会有很多重叠点。
浏览 12提问于2019-11-15得票数 0
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有人能通过提供具体的例子来定义离散度量是什么吗？我试图了解Tableau药丸离散度量类型是什么。我知道离散和连续的意思。我也知道衡量标准是什么。然而，我不清楚什么是离散的度量，因为度量往往是根据连续的值计算的。它是一个度量的总和(例如)是定值的吗？
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浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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我遵循了中的代码
当我使用我自己的数据时，它给了我这样的曲线图，我不能理解这个曲线图试图表达的意思。
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其中数值数据可以是连续的，也可以是离散的，离散的可以是有限的，也可以是无限的。数值数据、离散数据和有限数据也可以是分类数据
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浏览 0提问于2020-02-04得票数 3
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浏览 0提问于2018-07-03得票数 4
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谢谢
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FFT与Music比较
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ggplot(aes(x = SampleTime, y = as.factor(Value))) + geom_line(color = 'black') +使用的数据： structure(list(SampleTime = structure
浏览 22提问于2020-12-03得票数 0
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然而，我遇到了一个障碍，我不知道如何测试和比较不同的模型，根据他们能
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ggplot循环中的美学映射
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因为有很多变量，我试着在for-loop as中使用普通的美学映射，ind<-c(2,4,5,6,8,9,10,12,13,15,17) #series that I wanted to plot p1<-p1+geom_line(aes(df[,i]))print(p1)
因为这只给了我上一个系列的曲线图然而，当我试图为每个变量获得单独的颜色时，我无法获得
浏览 1提问于2014-09-19得票数 0
我正在尝试在MATLAB中动态绘制变量。我有一个需要用时间绘制的数组(状态集)。我尝试了plot(time，theta)，其中theta是一个1*5的数组。这样做的问题是我在我的曲线图上以离散的时间间隔获得数据点。然而，我需要一个连续的情节。我想知道如何做到这一点。
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我想将由layout()函数合并的两个曲线图组成的整个曲线图赋值为一个变量，然后通过ggarrange()函数将该曲线图与其他曲线图合并。下面是我想要保存的图： layout(matrix(c(1, 2), 2, 1)) boxplot(X1209_HCC1806_cv$Absorbance, horizontal = TRUE) gridGraphics包是
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方差期望值的推导
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📷方差=任何值与平均值的平方差的期望值。但通常情况下，方差只是值与平均值之间的差异。\sigma^2 = E((Y - \mu)^2) = E(Y^2) - \mu^2
📷
这种替代是如何有效的？
浏览 0提问于2021-03-01得票数 0
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Y_train.shape, Y_val.shape, Y_test.shape)之后，我开始建立我的模型input_shape=(3,)), Dense(1, activation='sigmoid'),然后用均方误差作为我的损失函数进行编译step - loss: 158.9353 - acc: 0.0000e+00
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浏览 1提问于2012-07-24得票数 0
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