Visualizing spatially varying distribution data
Visualizing spatially varying distribution data
复制标题
可视化空间变化的分布数据
DOI：
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发表时间：
2002
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Pang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Kao;Alison Luo;J. Dungan;A. Pang
箱形图是一种紧凑的表示，它编码了分布的最小值、最大值、平均值、中位数和四分位数信息。在实践中，为每个感兴趣的变量绘制单个箱形图。随着计算能力的提高，我们现在面临着可视化数据的问题，其中每个二维空间位置都有一个分布。简单地将箱线图技术扩展到二维域上的分布并不简单。其中一个挑战是，如果在二维域中的每个网格位置上绘制框图，则如何减少视觉混乱。本文提出并讨论了使用参数统计和形状描述符来表示二维分布数据集的两种一般方法。与传统的箱形图技术相比，这两种方法都提供了额外的见解。
Box plot is a compact representation that encodes the minimum, maximum, mean, median, and quartile information of a distribution. In practice, a single box plot is drawn for each variable of interest. With the advent of more accessible computing power, we are now facing the problem of visualizing data where there is a distribution at each 2D spatial location. Simply extending the box plot technique to distributions over 2D domain is not straightforward. One challenge is reducing the visual clutter if a box plot is drawn over each grid location in the 2D domain. This paper presents and discusses two general approaches, using parametric statistics and shape descriptors, to present 2D distribution data sets. Both approaches provide additional insights compared to the traditional box plot technique.