统计图形

统计图形，又称为统计图、统计学图形、图解方法、图解技术、图解分析方法或图解分析技术，是指统计学领域当中用于可视化定量数据的信息图形。有时，人们也把统计图形与各种统计学表格统称为统计图表或统计学图表。统计学与数据分析过程可大致分为两个组成部分：定量分析方法（Quantitative techniques）和图解分析方法（graphical techniques）。定量分析方法是指那套产生数值型或表格型输出的统计学操作程序；比如，包括假设检验、方差分析、点估计、可信区间以及最小二乘法回归分析。这些手段以及与此类似的其他技术方法全都颇具价值，属于是经典分析方面的主流。另一方面，还有一大套我们一般称之为图解分析方法的统计学工具。这些工具包括散点图（英语：scatter plot）、直方图、概率图（英语：probability plot）、残差图（英语：residual plot）（residual plot）、箱形图、块图（英语：block plot）以及双标图。探索性数据分析（Exploratory data analysis，EDA）就密切地依赖于这些手段以及与此类似的其他技术方法。图解分析操作程序不仅仅是在EDA背景下才使用的工具；在检验假设、模型选择、统计模型验证（英语：统计模型验证）、估计量（estimator）选择、关系确定、因素效应判定以及离群值（英语：outlier）检出方面，此类图解分析工具还可以作为最佳捷径，用来深入认识数据集。此外，优质的统计图形还可以作为一种令人信服的沟通手段，用来向他人传达存在于数据之中的基本讯息 。图解式统计学方法具有四个方面的目标：⑴ 探究数据集的内容；⑵ 用于发现数据之中的结构；⑶ 检查统计学模型之中的假设；⑷ 沟通传达分析结果。如果不采用统计图形，也就会丧失深入认识数据基础结构之一个或多个方面的机会。统计图形的起源可以追溯到人们最早试图分析数据的活动，而如今这种技术方法已经成为科学发展的关键手段之一。早在十八世纪，人们就采用了许多为我们当前所熟悉的统计制图手段和形式，如二维地图（英语：Bivariate map）、示意地图、条图以及坐标纸。人们对于下列四个问题的关注推动了统计图形技术方法的发展：自1970年代以来，随着计算机图形学及其相关技术方法的复兴，统计图形当前已经东山再起，再度成为一种重要的分析工具。下列人物是一些著名统计图形的设计者：