Квартет Энскомба — четыре набора числовых данных, у которых простые статистические свойства идентичны, но их графики существенно отличаются. Каждый набор состоит из 11 пар чисел. Квартет был составлен в 1973 году английским математиком Ф. Дж. Энскомбом[англ.] для иллюстрации важности применения графиков для статистического анализа и влияния выбросов значений на свойства всего набора данных.
Все наборы обладают такими свойствами:
Характеристика | Значение |
---|---|
Среднее значение переменной | 9.0 |
Дисперсия переменной | 10,0 |
Среднее значение переменной | 7,5 |
Дисперсия переменной | 3,75 |
Корреляция между переменными и | 0,816 |
Прямая линейной регрессии | |
Коэффициент детерминации линейной регрессии | 0,67 |
Сами последовательности приведены ниже. Значение одинаковы для первых трёх последовательностей.
I | II | III | IV | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
x | y | x | y | x | y | x | y |
10,0 | 8,04 | 10,0 | 9,14 | 10,0 | 7,46 | 8,0 | 6,58 |
8,0 | 6,95 | 8,0 | 8,14 | 8,0 | 6,77 | 8,0 | 5,76 |
13,0 | 7,58 | 13,0 | 8,74 | 13,0 | 12,74 | 8,0 | 7,71 |
9,0 | 8,81 | 9,0 | 8,77 | 9,0 | 7,11 | 8,0 | 8,84 |
11,0 | 8,33 | 11,0 | 9,26 | 11,0 | 7,81 | 8,0 | 8,47 |
14,0 | 9,96 | 14,0 | 8,10 | 14,0 | 8,84 | 8,0 | 7,04 |
6,0 | 7,24 | 6,0 | 6,13 | 6,0 | 6,08 | 8,0 | 5,25 |
4,0 | 4,26 | 4,0 | 3,10 | 4,0 | 5,39 | 19,0 | 12,50 |
12,0 | 10,84 | 12,0 | 9,13 | 12,0 | 8,15 | 8,0 | 5,56 |
7,0 | 4,82 | 7,0 | 7,26 | 7,0 | 6,42 | 8,0 | 7,91 |
5,0 | 5,68 | 5,0 | 4,74 | 5,0 | 5,73 | 8,0 | 6,89 |
См. также
правитьСсылки
править- F.J. Anscombe, "Graphs in Statistical Analysis", American Statistician, 27 (February 1973), 17-21.
- Tufte, Edward R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information, 2nd Edition, Cheshire, CT: Graphics Press. ISBN 0961392142
- Sangit Chatterjee and Aykut Firat (2007). «Generating Data with Identical Statistics but Dissimilar Graphics: A Follow up to the Anscombe Dataset», American Statistician, 61(3), 248—254. doi:10.1198/000313007X220057
Это заготовка статьи по математике. Помогите Википедии, дополнив её. |