點示圖英文解釋翻譯、點示圖的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 spot charts; spot map

分詞翻譯：

點的英語翻譯：

a little; dot; drop; feature; particle; point; spot
【計】 distributing point; dot; PT
【醫】 point; puncta; punctum; spot
【經】 point; pt

示的英語翻譯：

instruct; notify; show

圖的英語翻譯：

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

專業解析

點示圖（Dot Plot）的漢英詞典釋義與詳解

一、基礎定義

在統計學與數據可視化領域，點示圖（Dot Plot）是一種通過點的密集程度展示數據分布規律的圖表。其核心特征為：

視覺元素：以點（dot）為基本單位，每個點代表一個或多個數據值。
坐标軸：橫軸（X軸）标記數據區間或類别，縱軸（Y軸）表示頻數或密度。
功能：直觀揭示數據集的集中趨勢、離散度及異常值，適用于小規模數據集的分布比較。

二、核心特點與數據表達

數據映射規則
- 單點單值：每個點對應一個觀測值（如學生身高），適用于精确分布分析。
- 堆疊顯示：相同數值的點沿縱軸堆疊，避免重疊（如投票結果統計）。
分布呈現優勢
- 比柱狀圖更精細：直接展示原始數據位置，避免分組誤差。
- 比箱線圖更直觀：保留所有數據點信息，便于識别衆數或缺口（gap）。

三、典型應用場景

教育領域：對比班級測試分數分布，突顯分數密集區間。
生物統計：基因表達量分布可視化，識别異常樣本（來源：《生物信息學基礎》）。
市場調研：消費者評分集中趨勢分析（如1-5分滿意度點示圖）。

四、與相似圖表的區别

圖表類型	核心差異
柱狀圖	以矩形高度表示頻數，丢失原始數據位置
直方圖	數據分組後形成連續矩形，無法顯示單點
箱線圖	僅展示四分位範圍，隱藏數據點細節

五、數學表達與繪制原理

設數據集 $X = {x_1, x_2, dots, x_n}$，點示圖将每個 $x_i$ 映射為平面坐标 $(xi, k)$，其中 $k$ 為堆疊高度（避免重疊）。其密度估計可表示為：

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

$K(cdot)$ 為核函數（如矩形窗），反映點分布的平滑程度（來源：《統計學習方法》）。

六、權威定義參考

中文釋義：

“點示圖通過點的位置與堆疊高度，在數軸上直接顯示數據分布形态，是探索性數據分析的基礎工具。”
——《統計學大辭典》，中國統計出版社，ISBN 978-7-5037-6542-1。
英文釋義：

“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".

示例說明

假設某班級數學成績為 {72, 75, 78, 78, 80, 80, 80, 85}，點示圖将在橫軸72、75、78、80、85處繪制點，其中78分堆疊2個點，80分堆疊3個點，清晰展示成績集中趨勢。

網絡擴展解釋

點示圖（Dot Distribution Map）是一種通過點狀符號在地理空間上直觀展示數據分布的可視化圖表形式。以下是詳細解析：

1. 核心定義
每個點代表特定數值或對象（如1個點=100人、1次事件），通過點的密度和位置反映地理區域内數據的集中程度或分布規律。例如：用密集點表示人口高密度區域，稀疏點代表偏遠地區。

2. 核心特點

直觀對比：通過不同區域的點密度差異，快速識别數據熱點區域（如疫情暴發點、消費市場集中區）。
多維度分層：可通過顔色（區分年齡段）、大小（表示銷量級别）等屬性疊加更多數據維度。
簡化設計：避免複雜圖表元素，適合快速呈現基礎空間分布特征。

3. 典型應用場景

人口統計：分析城市人口遷徙趨勢（如深圳外來人口聚集區）。
商業分析：定位連鎖店客戶分布密集區域。
災害監測：标記地震餘震發生點位及頻次。

4. 局限性

數據精度限制：若1個點代表過大數值（如1點=1萬人），可能掩蓋局部細節。
視覺重疊問題：高密度區域點過度堆積會導緻辨識困難，此時可結合熱力圖補充展示。

數據來源建議：需确保地理坐标準确性（如采用GIS系統數據），并通過交互式縮放功能緩解局部重疊問題。