散点图分析

散点图分析
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2017-03-30 05:12
①本范例演示如何通过散点图分析数据分布特征;②涉及的核心数学概念包括统计数据分析、数据集中趋势(均值、中位数、众数)与离散程度;③作图要点:运用了Mod, Element, Sequence, Max, Min, Sort, Length, Segment, Median, mean, If等GeoGebra命令及对象如RPSq, seed, PrmFct等;④适合高中阶段数学教学,用于概率统计初步及数据处理能力的培养。

GeoGebra 命令及参数

  1. Mod((seed * PrmFct), Cmpst) → Nmbr1
  2. Element(DSSq, Chc0) → DS0
  3. Element(RPSq, Chc4) → Rate
  4. Sequence(Element[DS0, Mod[Strt + (Rate * k), 20] + 1], k, 1, SmpSz) → Smp
  5. Max(Smp) → SmpMx
  6. Min(Smp) → SmpMn
  7. Max(Acc, If[(5 * AxLB) ≤ AxUB, (5 * AxLB), If[(2 * AxLB) ≤ AxUB, (2 * AxLB), AxLB]]) → AxScl
  8. Sequence(k, k, SmpMn, SmpMx, Acc) → SmpDmn
  9. Sequence(Element[Smp, k], k, 1, RN1) → SmpRw1
  10. Sort(Intersection[SmpDmn, Smp]) → SmpVls
  11. Length(SmpVls) → RngCnt
  12. Sequence(CountIf[x ≟ Element[SmpVls, k], Smp], k, 1, RngCnt) → FrqSq
  13. Segment(LE, RE) → hax
  14. Sequence(Element[Smp, k], k, RN1 + 1, SmpSz) → SmpRw2
  15. Sequence(Sequence[(Adp(Element[SmpVls, k]), GrHt + (0.05 * j)), j, 1, Element[FrqSq, k]], k, 1, RngCnt) → Dots
  16. Sequence(k, k, AxMn, AxMx, AxScl) → LbSq
  17. Sequence(Segment[(GrLf + (k * SF), GrHt - 0.01), (GrLf + (k * SF), GrHt + 0.01)], k, 0, AxRng, AxScl) → AxTc
  18. Element(DDSq, Chc0) → DD0
  19. Sequence(Text[k, (Adp(k) - 0.9, GrHt - 0.09)], k, AxMn, AxMx, AxScl) → LbSqTx
  20. Element(AxLbSq, Chc0) → AxTtl
  21. Length(LbSq) → LblCnt
  22. Length(DS0) → DtStSz
  23. Median(Smp) → SmpMdn
  24. mean(Smp) → SmpAvg
  25. If(SmpAvg < SmpMdn, "skewed left", If[SmpAvg > SmpMdn, "skewed right", "symmetric"]) → SmpSkw
  26. If(Chc1 ≟ 1, "minimum", "maximum") → MxOMn
  27. Mode(Smp) → SmpMod0
  28. If(Min[FrqSq] ≟ Max[FrqSq], {}, SmpMod0) → SmpMod1
  29. Element(UntSq, Chc0) → Unt
  30. If(Chc1 ≟ 1, SmpMn, SmpMx) → AnsBNmbr

AI 绘图提示语参考

绘制一个点图分析图,展示一组数据的分布。横轴为数值范围,纵轴为频数,每个数据点用一个小圆点表示,相同数值的点垂直堆叠。图中包含一条水平轴线,轴上有刻度标记和数值标签。根据数据分布,计算并显示均值、中位数和众数,并用文字标注分布形态(左偏、右偏或对称)。同时标出数据的最小值和最大值。图形整体简洁清晰,适合高中统计教学。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来,仅供参考。