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Zehnkampf Datensatz (2) Parallel Koordinaten

Zehnkampf Datensatz (2) Parallel Koordinaten. Maria Sauter 17.01.07. Gliederung. 1. Kurze Einführung zum Datensatz 2. Parallelkoordinaten (PCP) 3. Zusammenfassung 4. Gebrauch für die Schule 5. Verbesserungsvorschläge. Roman Sebrle. 1. Kurze Einführung. Zehnkampfdatensatz

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Zehnkampf Datensatz (2) Parallel Koordinaten

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Presentation Transcript

  1. Zehnkampf Datensatz (2) Parallel Koordinaten Maria Sauter 17.01.07 Seminar: Statistische Software in der Lehre

  2. Gliederung • 1. Kurze Einführung zum Datensatz • 2. Parallelkoordinaten (PCP) • 3. Zusammenfassung • 4. Gebrauch für die Schule • 5. Verbesserungsvorschläge Seminar: Statistische Software in der Lehre

  3. Roman Sebrle Seminar: Statistische Software in der Lehre

  4. 1. Kurze Einführung • Zehnkampfdatensatz • 402 Athleten mit ihrem besten Ergebnis 2005 Beste: Bryan Ezra Clay 8732 Punkte Letzter: Patrick Pfingsten 6802 Punkte • Interessant: Vergleich der Punktvergabe in den Disziplinen Seminar: Statistische Software in der Lehre

  5. 2. Parallelkoordinaten Seminar: Statistische Software in der Lehre

  6. 2. Parallelkoordinaten • Alle Dimensionen in einer Graphik darzustellen • Informationsverlust so gering wie möglich • Achsen der Variablen parallel nebeneinander  Darstellung in 2-dim Ebene Seminar: Statistische Software in der Lehre

  7. scale common: 2. Parallelkoordinaten Seminar: Statistische Software in der Lehre

  8. 2.Parallelkoordinaten  Unsinn Seminar: Statistische Software in der Lehre

  9. 2. Parallelkoordinaten Achsen verschieben: Alt-Taste Reihenfolge des Zehnkampfs Seminar: Statistische Software in der Lehre

  10. Eine Linie markieren alpha 0.1 (linke, rechte Pfeiltaste) Linien heller machen 16. Jaakko Ojaniemi aus Finnland 8076 Punkte 2. Parallelkoordinaten Seminar: Statistische Software in der Lehre

  11. Barcharts: Geburtsjahr (1980) Histogramm: total points 2. Parallelkoordinaten Seminar: Statistische Software in der Lehre

  12. 2. Parallelkoordinaten • 1. Bryan Ezra Clay 8732 • 402. Patrick Pfingsten 6802 Seminar: Statistische Software in der Lehre

  13. 2. Parallelkoordinaten Problem: Linien zwar farbig aber nicht mehr selektiert (mit „alt“ + „strg“ + “B“ Farben löschen)  alpha: alle Linien werden heller  hot selecter: keine farbige Linie sichtbar „strg“ + 1-9 Seminar: Statistische Software in der Lehre

  14. Vergleich der Wurfdisziplinen (Kugel, Diskus, Speer) Bryan Ezra Clay 8732 Patrick Pfingsten 6802 Nbandaman Aka 6805 2. Parallelkoordinaten Seminar: Statistische Software in der Lehre

  15. Bryan Ezra Clay 8732 Nbandaman Aka 6805 Patrick Pfingsten 6802 Vergleich der Läufe und Weitsprung 2. Parallelkoordinaten Seminar: Statistische Software in der Lehre

  16. 2. Parallelkoordinaten Sprungdisziplinen, Weit-, Hoch-, Stabhochsprung Bryan Ezra Clay 8732 Nbandaman Aka 6805 Patrick Pfingsten 6802 Seminar: Statistische Software in der Lehre

  17. 2. Parallelkoordinaten Vergleich der besten drei: Bryan Ezra Clay 8732 Roman Sebrle 8536 Kristjan Rahnu 8526 Seminar: Statistische Software in der Lehre

  18. 2. Parallelkoordinaten Achsen sortieren nach Median: sort axes by  median Seminar: Statistische Software in der Lehre

  19. 2. Parallelkoordinaten • Boxplot, Achsen nach Median sortiert Seminar: Statistische Software in der Lehre

  20. 3. Zusammenfassung der Möglichkeiten von PCP • Direkter Vergleich, parallele Achsen • Gleiche Skalierung (nicht immer sinnvoll)  scale common • Linien heller machen  alpha o. Pfeiltaste • Achsenverschieben mit „alt“ und linker Maustaste • Achsen sortieren  sort axes by • Nur markiertes anzeigen  hot selecter • Nur den Rest anzeigen  crop selecter Seminar: Statistische Software in der Lehre

  21. Schüler können an einfachen Datensätze selber Dinge vergleichen, z.B Bundesjugendspiele Idee: Noten der Schüler als PCP, Fächerübergreifend, einzelne Schüler gut in Naturwissenschaften andere besser in Sprachen 4. Für die Schule Seminar: Statistische Software in der Lehre

  22. 5. Verbesserungsvorschläge • Mehrere Farben in der Selektierung sollte möglich sein • Farben sollten nicht in den Hintergrund treten • Kräftigere Farben • Genauere Abfragemöglichkeit • flip axes Seminar: Statistische Software in der Lehre

  23. Vielen Dank für Ihre/Eure Aufmerksamkeit! Seminar: Statistische Software in der Lehre

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