Линейная диаграмма, также известная как линейный график, линейный график или диаграмма кривой, показывает данные как последовательность маркеров, связанных сегментами прямой линии. Это простой таблица, которая используется в различных областях. Точки измерения сортируются и соединены с помощью прямых линий сегментов, аналогично графику рассеяния.

Поскольку линейная диаграмма часто используется для иллюстрации шаблона в данных между интервалами – временной ряд – линия обычно проводятся в хронологическом порядке. Они известны как диаграммы бега в этих ситуациях.

Фрэнсис Хауксби, Николаус Сэмюэл Крукюй, Иоганн Генрих Ламберт и Уильям Плейфейр обычно приписывают некоторым из первых известных линейных графиков.

Данные, полученные из исследований, часто представлены с использованием графиков в экспериментальных науках. Например, если данные о данных в разные периоды времени были собраны, данные могут быть показаны с использованием данных:

Таблицы – это фантастический метод для отображения точных цифр, но они не всегда лучший способ понять шаблоны, которые отражаются эти значения. Из -за этих характеристик отображение таблицы иногда ошибочно путают с данными, в то время как на самом деле это просто еще одно представление данных.

Создание графического или линейного диаграммы скорости в зависимости от времени вы можете понять процесс, представленный данными в таблице. Графика справа иллюстрирует такую ​​визуализацию.

Математический, представляющий тенденцию к наилучшей подходящей дисперсированных данных, часто накладывается на графики. Этот слой называется наиболее подходящим слоем, а график, который содержит его, называется линейным графом.

Простым создать «Бесполетный» слой, подключив близлежащие точки данных с набором линейных сегментов; Тем не менее, такой «бест-пейзат» редко является точным изображением базовой тенденции данных рассеяния.

Разрывы на склоне наилучшего соответствия крайне маловероятно совпадать с местоположениями результатов измерения.

Несмотря на то, что экспериментальная ошибка в данных крайне маловероятно будет незначительной, кривая идеально подходит по каждой из точек данных.

Лучший слой может выделять тенденции в данных в любом сценарии. Визуальные измерения градиента или области под кривой также могут быть сделаны, что приведет к дальнейшим выводам или выводам из таблицы данных.

Реальный уровень лучшего соответствия должен представлять непрерывную математическую функцию, параметры которых генерируются с использованием соответствующего метода минимизации ошибки, которая правильно раскрывает ошибку в значениях данных. Функции подгонки кривой обычно встречаются в графических приложениях и электронных таблицах. Простые линейные уравнения с более сложными квадратичными, полиномиальными, экспоненциальными и периодическими кривыми являются примерами кривых наилучших соответствий.
Скачать линейные диаграммы PNG Изображения прозрачная галерея.