Построение диаграмм

Вставьте данные из таблицы, чтобы построить диаграмму размаха («ящик с усами»), гистограмму, диаграмму рассеяния, линейный или столбчатый график, диаграмму Парето или график нормальной вероятности, а затем сохраните её в PNG или SVG.

Как пользоваться

1. Скопируйте столбцы из таблицы и вставьте их в поле «Данные». Если первая строка текстовая, она используется как названия столбцов.
2. Выберите «Тип графика» и укажите нужные ему столбцы, например «Столбец X» и «Столбец Y».
3. Включите нужные опции, например «Показывать среднее» или «Линия тренда», а заголовки, диапазоны осей и цвета измените в разделе «Заголовок, оси и цвета».
4. Нажмите «Сохранить PNG (2× разрешение)» или «Сохранить SVG».

Как это работает

• Усы на диаграмме размаха доходят максимум до 1,5 межквартильного размаха (IQR); значения за их пределами рисуются как точки-выбросы.
• Для гистограмм вариант «Автоматически» выбирает число интервалов по тому из правил Фридмана — Диакониса и Стёрджеса, которое даёт больше интервалов. Линия тренда на диаграмме рассеяния — прямая наименьших квадратов y = a + bx.
• Диаграмма Парето рисует столбцы по убыванию количества вместе с линией накопленного процента. Если данные не подходят для выбранного типа графика, страница сообщает, что нужно.

Частые вопросы

Как построить ящик с усами по данным из таблицы?

Поместите каждую группу в отдельный столбец, вставьте их и выберите «Ящик с усами». Если в одном столбце указаны названия групп, используйте «Группы», чтобы разделить данные по его значениям.

Какие данные нужны для диаграммы Парето?

Текстовый столбец с названиями категорий и столбец с количествами, например вид дефекта и число случаев. Если количеств нет, инструмент может сам посчитать, сколько раз встречается каждое название.

Можно ли показать на диаграмме рассеяния линию тренда и R²?

Включите «Линия тренда» и «Показывать уравнение и R²», чтобы нарисовать прямую с её уравнением и коэффициентом детерминации. Нужно не меньше 3 точек.

Что показывает график нормальной вероятности?

Это наглядная проверка того, подчиняются ли данные нормальному распределению. Чем ближе точки к прямой, тем ближе данные к нормальным.