1. Excel, R и Python
2.Гистограмма распределения - это инструмент, позволяющий визуально оценить величину и характер разброса данных. Создадим гистограмму для непрерывной случайной величины с встроенных средств MS EXCEL из надстройки Пакет анализа и в ручную с функции ЧАСТОТА() и диаграммы.
Гистограмма (frequency histogram) – это столбиковая диаграмма MS EXCEL , в каждый столбик представляет собой интервал значений (корзину, карман, class interval, bin, cell), а его высота пропорциональна количеству значений в ней (частоте наблюдений).
Гистограмма визуально оценить распределение набора данных, если:
в наборе данных как минимум 50 значений;
ширина интервалов одинакова
3. Спарклайны могут пригодиться во многих областях человеческой деятельности, где требуется следить за процессами, генерирующими множество данных. Особо стоит выделить такие области как финансы и трейдинг, спортивные события, научный и медицинский анализ, системное администрирование.
4. наверное лепестковой диаграммой или какой любой другой диограммой
#Ruby22
def f0(number, log)
return [number * number, "(" + log + ")^2 "]
end
def f1(number, log)
return [number - 2, log + " - 2"]
end
end_num = 79
for n in 1..5
for i in 0..2**n-1
s = ("000000000000000000000000000000" + i.to_s(2))[-n..-1]
start_num = 7
log = start_num.to_s
for k in 0..s.size-1
start_num, log = f0(start_num, log) if s[k] == "0"
start_num, log = f1(start_num, log) if s[k] == "1"
# break if start_num > end_num
end
# p [start_num, log, s, n]
if start_num == end_num then
log += " = " + end_num.to_s
p log
end
end
end