المدرجات التكرارية ومخططات التشتت

تُعد المدرجات التكرارية ومخططات التشتت أدوات أساسية لتحليل توزيع البيانات والعلاقات بينها وتصوّرهما.

تعرض المدرجات التكرارية التوزيع التكراري للبيانات، بينما تكشف مخططات التشتت العلاقة بين متغيرين.

فهم المدرجات التكرارية

يقسم المدرج التكراري البيانات إلى فواصل، ويعرض مدى تكرار ظهور كل نطاق من القيم. ويمثل ارتفاع كل عمود التكرار.

على سبيل المثال، يمكن لمدرج تكراري عرض توزيع الأعمار في مجموعة سكانية.

مثال على مدرج تكراري

لنفترض أن لدينا أعمار 100 شخص. يمكن أن يساعدنا المدرج التكراري على فهم كيفية توزيع هذه الأعمار ضمن نطاقات مختلفة.

فهم المخططات المبعثرة

تعرض المخططات المبعثرة نقاط البيانات على مستوى ثنائي الأبعاد. وتمثل كل نقطة زوجًا من القيم لمتغيرين.

على سبيل المثال، يمكن لمخطط مبعثر عرض العلاقة بين ساعات الدراسة ودرجات الاختبار.

مثال على مخطط مبعثر

لنفترض أن لدينا بيانات توضح عدد الساعات التي درسها الطلاب ودرجاتهم في الاختبارات. يمكن أن يكشف المخطط المبعثر ما إذا كان هناك ارتباط موجب أو سالب أو لا يوجد ارتباط بين هذين المتغيرين.

إنشاء مدرج تكراري في Python

إليكم مثالًا على إنشاء مدرج تكراري باستخدام Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

إنشاء مخطط تشتت في Python

فيما يلي مثال على كيفية إنشاء مخطط تشتت باستخدام Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]

plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

مقارنة المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة

بينما تعرض المدرجات التكرارية توزيع البيانات، تكشف المخططات المبعثرة العلاقات بين متغيرين. ويعتمد اختيار أحدهما على هدف التحليل، فكلاهما مفيد.

الملخص والخطوات التالية

في هذا الدرس، تناولنا ما يلي:

• الغرض من المدرجات التكرارية والمخططات المبعثرة.
• كيفية إنشائها وتحليلها في Python.

بعد ذلك، سنتعلم عن الخرائط الحرارية لتصور الارتباطات والمصفوفات.