المدرجات التكرارية ومخططات التشتت

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

توضح المدرجات التكرارية توزيع تكرارات البيانات، بينما تكشف مخططات التشتت عن العلاقة بين متغيرين.

فهم المدرجات التكرارية

يجمع المدرج التكراري البيانات في فئات، ويوضح مدى تكرار وقوع كل نطاق من القيم. ويمثل ارتفاع كل عمود التكرار.

على سبيل المثال، يمكن لمدرج تكراري أن يوضح 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 مخططات التشتت

تعرض مخططات التشتت نقاط البيانات على مستوى ثنائي الأبعاد. وتمثل كل نقطة زوجًا من القيم لمتغيرين.

على سبيل المثال، يمكن لمخطط تشتت أن يوضح العلاقة بين عدد ساعات الدراسة ودرجات الاختبار.

مثال على مخطط تشتت

لنفترض وجود بيانات توضح عدد الساعات التي درسها الطلاب ودرجاتهم في الاختبارات. يمكن لمخطط التشتت أن يكشف ما إذا كان هناك ارتباط موجب أو سالب أو عدم وجود ارتباط بين هذين المتغيرين.

إنشاء مدرج تكراري في Python

إليك مثالًا على كيفية 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

إليك مثالًا 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 ومخططات التشتت

بينما توضح المدرجات التكرارية توزيع البيانات، تكشف مخططات التشتت عن العلاقات بين متغيرين. ويعتمد اختيار الأداة المناسبة على هدف التحليل، إذ تتمتع كلتاهما بقيمة كبيرة.

الملخص والخطوات التالية

في هذا الدرس، تناولنا ما يلي:

• الغرض من المدرجات التكرارية ومخططات التشتت.
• كيفية إنشائها وتحليلها في Python.

بعد ذلك، سنتعلم عن الخرائط الحرارية لتمثيل الارتباطات والمصفوفات بصريًا.