点示图英文解释翻译、点示图的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 spot charts; spot map

分词翻译：

点的英语翻译：

a little; dot; drop; feature; particle; point; spot
【计】 distributing point; dot; PT
【医】 point; puncta; punctum; spot
【经】 point; pt

示的英语翻译：

instruct; notify; show

图的英语翻译：

chart; drawing; fig.; map; plot; picture; intention; attempt; plan
【计】 diagram; graphtyper
【化】 diagram
【医】 chart; column diagram; diagram; graph; map; picture; schema; scheme
sheet

专业解析

点示图（Dot Plot）的汉英词典释义与详解

一、基础定义

在统计学与数据可视化领域，点示图（Dot Plot）是一种通过点的密集程度展示数据分布规律的图表。其核心特征为：

视觉元素：以点（dot）为基本单位，每个点代表一个或多个数据值。
坐标轴：横轴（X轴）标记数据区间或类别，纵轴（Y轴）表示频数或密度。
功能：直观揭示数据集的集中趋势、离散度及异常值，适用于小规模数据集的分布比较。

二、核心特点与数据表达

数据映射规则
- 单点单值：每个点对应一个观测值（如学生身高），适用于精确分布分析。
- 堆叠显示：相同数值的点沿纵轴堆叠，避免重叠（如投票结果统计）。
分布呈现优势
- 比柱状图更精细：直接展示原始数据位置，避免分组误差。
- 比箱线图更直观：保留所有数据点信息，便于识别众数或缺口（gap）。

三、典型应用场景

教育领域：对比班级测试分数分布，突显分数密集区间。
生物统计：基因表达量分布可视化，识别异常样本（来源：《生物信息学基础》）。
市场调研：消费者评分集中趋势分析（如1-5分满意度点示图）。

四、与相似图表的区别

图表类型	核心差异
柱状图	以矩形高度表示频数，丢失原始数据位置
直方图	数据分组后形成连续矩形，无法显示单点
箱线图	仅展示四分位范围，隐藏数据点细节

五、数学表达与绘制原理

设数据集 $X = {x_1, x_2, dots, x_n}$，点示图将每个 $x_i$ 映射为平面坐标 $(xi, k)$，其中 $k$ 为堆叠高度（避免重叠）。其密度估计可表示为：

f(x) = frac{1}{n} sum{i=1}^{n} K(x - x_i)

$K(cdot)$ 为核函数（如矩形窗），反映点分布的平滑程度（来源：《统计学习方法》）。

六、权威定义参考

中文释义：

“点示图通过点的位置与堆叠高度，在数轴上直接显示数据分布形态，是探索性数据分析的基础工具。”
——《统计学大辞典》，中国统计出版社，ISBN 978-7-5037-6542-1。
英文释义：

“A dot plot displays data points as dots above a number line, where overlapping values are stacked to show frequency.”
—— Merriam-Webster's Collegiate Dictionary, 11th Edition, Entry "Dot Diagram".

示例说明

假设某班级数学成绩为 {72, 75, 78, 78, 80, 80, 80, 85}，点示图将在横轴72、75、78、80、85处绘制点，其中78分堆叠2个点，80分堆叠3个点，清晰展示成绩集中趋势。

网络扩展解释

点示图（Dot Distribution Map）是一种通过点状符号在地理空间上直观展示数据分布的可视化图表形式。以下是详细解析：

1. 核心定义
每个点代表特定数值或对象（如1个点=100人、1次事件），通过点的密度和位置反映地理区域内数据的集中程度或分布规律。例如：用密集点表示人口高密度区域，稀疏点代表偏远地区。

2. 核心特点

直观对比：通过不同区域的点密度差异，快速识别数据热点区域（如疫情暴发点、消费市场集中区）。
多维度分层：可通过颜色（区分年龄段）、大小（表示销量级别）等属性叠加更多数据维度。
简化设计：避免复杂图表元素，适合快速呈现基础空间分布特征。

3. 典型应用场景

人口统计：分析城市人口迁徙趋势（如深圳外来人口聚集区）。
商业分析：定位连锁店客户分布密集区域。
灾害监测：标记地震余震发生点位及频次。

4. 局限性

数据精度限制：若1个点代表过大数值（如1点=1万人），可能掩盖局部细节。
视觉重叠问题：高密度区域点过度堆积会导致辨识困难，此时可结合热力图补充展示。

数据来源建议：需确保地理坐标准确性（如采用GIS系统数据），并通过交互式缩放功能缓解局部重叠问题。