第九章(多變量的圖示法)

1、2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心1第第九九章章 多變量的圖表示法多變量的圖表示法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 9.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 9.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 9.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 9.4 9.4 星座圖星座圖 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心2第第九九章章 多變量的圖表示法多變量的圖表示法 目錄 上頁 下頁 返回 結束 圖形是對資料進行探索性研究的重要工具，當人們在運圖形是對資料進行探索性研究的重要工具，當人們在運用其它統(tǒng)計方法對所得資料進行分析之前，往往習慣于把各用其它統(tǒng)計方法對所得資料進行分析之前，往往習

2、慣于把各資料在一張圖上畫出來，以直觀地反映資料的分布情況及各資料在一張圖上畫出來，以直觀地反映資料的分布情況及各變量之間的相關關系。當變量較少時，可以采用直方圖、條變量之間的相關關系。當變量較少時，可以采用直方圖、條形圖、餅圖、散點圖或是經驗分布的密度圖等方法，對于變形圖、餅圖、散點圖或是經驗分布的密度圖等方法，對于變量個數少于量個數少于3的情況，這樣做是簡單而有效的。而當變量個數的情況，這樣做是簡單而有效的。而當變量個數為為3時，雖然仍可以做三維的散點圖，但這樣做已經不是很方時，雖然仍可以做三維的散點圖，但這樣做已經不是很方便，當變量個數大于便，當變量個數大于3時，就不能用通常的方法作圖了。

3、自時，就不能用通常的方法作圖了。自20世紀七十年代以來，統(tǒng)計學家研究發(fā)明了很多多維變量的圖世紀七十年代以來，統(tǒng)計學家研究發(fā)明了很多多維變量的圖表示方法，以借助圖形來描述多元資料的統(tǒng)計特性，使圖形表示方法，以借助圖形來描述多元資料的統(tǒng)計特性，使圖形直觀、簡潔的優(yōu)點延伸到多變量的研究中去。本章主要介紹直觀、簡潔的優(yōu)點延伸到多變量的研究中去。本章主要介紹散點圖矩陣、臉譜圖、雷達圖等多變量的圖表示法的基本思散點圖矩陣、臉譜圖、雷達圖等多變量的圖表示法的基本思想及作圖方法。想及作圖方法。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心3第第九九章章 多變量的圖表示法多變量的圖表示法 目錄 上頁 下

4、頁 返回 結束 因為對資料的圖表示法只是以一種直觀的方式因為對資料的圖表示法只是以一種直觀的方式再現資料，不同的研究者習慣的資料顯示方式可能再現資料，不同的研究者習慣的資料顯示方式可能會有很大不同，因此，不同于其它統(tǒng)計方法，大部會有很大不同，因此，不同于其它統(tǒng)計方法，大部分圖表示法都沒有非常嚴格的畫圖方法，研究者可分圖表示法都沒有非常嚴格的畫圖方法，研究者可以根據自己的習慣設定某些規(guī)則以更方便地揭示資以根據自己的習慣設定某些規(guī)則以更方便地揭示資料之間的聯(lián)系。故此，本章對各種圖表示方法原則料之間的聯(lián)系。故此，本章對各種圖表示方法原則上只給出作圖的思想及思路，而不對嚴格的數學公上只給出作圖的思想及

5、思路，而不對嚴格的數學公式作過多說明。式作過多說明。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心49.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 散點圖矩陣是借助兩變量散點圖的作圖方法，它可以看散點圖矩陣是借助兩變量散點圖的作圖方法，它可以看作是一個大的圖形方陣，其每一個非主對角元素的位置上是作是一個大的圖形方陣，其每一個非主對角元素的位置上是對應行的變量與對應列的變量的散點圖。而主對角元素位置對應行的變量與對應列的變量的散點圖。而主對角元素位置上是各變量名，這樣，借助散點圖矩陣可以清晰地看到所研上是各變量名，這樣，借助散點圖矩陣可以清晰地看到所研究多個變量兩兩之

6、間的相關關系。由此也可以看出，散點圖究多個變量兩兩之間的相關關系。由此也可以看出，散點圖矩陣方法還不是真正意義上的多變量作圖方法，它研究的仍矩陣方法還不是真正意義上的多變量作圖方法，它研究的仍是兩兩變量之間的相關關系，而不能直接反映多個變量之間是兩兩變量之間的相關關系，而不能直接反映多個變量之間的關系，借助它來對資料分類也是比較困難的；然而，因其的關系，借助它來對資料分類也是比較困難的；然而，因其直觀，簡單，容易理解，散點圖矩陣還是越來越受到了廣大直觀，簡單，容易理解，散點圖矩陣還是越來越受到了廣大實際工作者的喜愛，很多統(tǒng)計軟件也加入了作散點圖矩陣的實際工作者的喜愛，很多統(tǒng)計軟件也加入了作散點

7、圖矩陣的功能。下面我們舉例說明如何用功能。下面我們舉例說明如何用SPSS軟件作散點圖矩陣對資軟件作散點圖矩陣對資料進行分析。料進行分析。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心59.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 例例9.1 以以SPSS軟件自帶的軟件自帶的world95.sav資料為例，該資料共資料為例，該資料共有有26個變量個變量109條觀測，是條觀測，是1995年世界年世界109個國家和地區(qū)的基個國家和地區(qū)的基本發(fā)展情況的資料。選擇該數據如下幾個變量作圖：本發(fā)展情況的資料。選擇該數據如下幾個變量作圖：density（每平方公里人口數）、（每平

8、方公里人口數）、lifeexpf（女性預期壽命）、（女性預期壽命）、lifeexpm（男性預期壽命）、（男性預期壽命）、babymort（嬰兒死亡率）、（嬰兒死亡率）、gdp_cap（GDP是總資產的倍數）、是總資產的倍數）、calories（每日攝入熱量）（每日攝入熱量） 打開資料集打開資料集world95.sav，依次點選，依次點選GraphsScatter進入進入Scatterplot對話框；選中對話框；選中Matrix(矩陣矩陣)左側的圖標，點擊左側的圖標，點擊Define按鈕，進入按鈕，進入Scatterplot Matrix對話框，依次選擇上面對話框，依次選擇上面五個變量，點擊五個

9、變量，點擊OK鍵運行，則生成如下圖形：鍵運行，則生成如下圖形：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心69.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結果輸出結果9.1:2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心79.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 由散點圖矩陣可以看到，每平方公里人口數與其它由散點圖矩陣可以看到，每平方公里人口數與其它各變量的相關性均不明顯，男性的預期壽命，女性的預期各變量的相關性均不明顯，男性的預期壽命，女性的預期壽命及嬰兒死亡率三個變量之間有明顯的線性相關系，而壽命及嬰兒死亡率三個變量之間

10、有明顯的線性相關系，而GDP是總資產的倍數與上面三個變量存在著某種曲線相是總資產的倍數與上面三個變量存在著某種曲線相關關系。由此可以看出其它變量之間的相關關系，在此不關關系。由此可以看出其它變量之間的相關關系，在此不再贅述。另外，再贅述。另外，SPSS軟件還有一些選項可以幫助我們由軟件還有一些選項可以幫助我們由散點圖矩陣得到更多信息，資料集散點圖矩陣得到更多信息，資料集world95.sav中變量中變量religion的含義是主要的宗教信仰，在的含義是主要的宗教信仰，在Scatterplot Matrix對話框中將對話框中將religion變量選作標記變量（選入變量選作標記變量（選入set m

11、arkers by）框中，則在輸出的散點圖矩陣中，不同宗）框中，則在輸出的散點圖矩陣中，不同宗教信仰的國家以不同的顏色畫出，借此可以作更詳細的分教信仰的國家以不同的顏色畫出，借此可以作更詳細的分析，此處不再詳述。析，此處不再詳述。 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心89.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 另外，有些統(tǒng)計軟件（如另外，有些統(tǒng)計軟件（如 Statistica 軟件）軟件）提供的畫散點圖矩陣的模塊同時在主對角線上可提供的畫散點圖矩陣的模塊同時在主對角線上可以畫出相應變量的直方圖，這樣就在散點圖矩陣以畫出相應變量的直方圖，這樣就在散點圖

12、矩陣上提供了更多的信息，即同時能通過該圖了解各上提供了更多的信息，即同時能通過該圖了解各變量的分布情況。對于變量的分布情況。對于Statistica軟件的用法這里軟件的用法這里不做過多說明，對于上面的資料，用不做過多說明，對于上面的資料，用Statistica軟軟件作散點圖矩陣得到結果如下：件作散點圖矩陣得到結果如下： 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心99.1 9.1 散點圖矩陣散點圖矩陣 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結果輸出結果9.2:2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心109.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4

13、-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心119.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 臉譜圖分析法的基本思想是由臉譜圖分析法的基本思想是由1518個指針決個指針決定臉部特征，若實際資料變量更多將被忽略（有新的定臉部特征，若實際資料變量更多將被忽略（有新的畫圖方法取消了臉的對稱性并引入更多臉部特征從而畫圖方法取消了臉的對稱性并引入更多臉部特征從而最多可以用最多可以用36個變量來畫臉譜），若實際資料變量較個變量來畫臉譜），若實際資料變量較少則臉部有些特征將被自動固定。統(tǒng)計學曾給出了幾少則臉部有些特征將被自動固定。統(tǒng)計學曾給出了幾種不同的臉譜圖的畫法，而對于同一種臉譜圖的畫法，種

14、不同的臉譜圖的畫法，而對于同一種臉譜圖的畫法，將變量次序重新排列，得到的臉譜的形狀也會有很大將變量次序重新排列，得到的臉譜的形狀也會有很大不同。此處我們不對臉譜的各個部位與原始變量的數不同。此處我們不對臉譜的各個部位與原始變量的數學關系作過多探討，而只說明其作圖的思想及軟件實學關系作過多探討，而只說明其作圖的思想及軟件實現方法?，F方法。 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心129.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 按照按照H.Chernoff 于于1973年提出的畫法，采用年提出的畫法，采用15個指標，個指標，各指標代表的面部特征為：各指標代表的面部特征

15、為：1表示臉的范圍，表示臉的范圍，2表示臉的形狀，表示臉的形狀，3表示鼻子的長度，表示鼻子的長度，4表示嘴的位置，表示嘴的位置，5表示笑容曲線，表示笑容曲線，6表示表示嘴的寬度，嘴的寬度，711分別表示眼睛的位置，分開程度，角度，形分別表示眼睛的位置，分開程度，角度，形狀和寬度，狀和寬度，12表示瞳孔的位置，表示瞳孔的位置，1315分別表示眼眉的位置，分別表示眼眉的位置，角度及寬度。這樣，按照各變量的取值，根據一定的數學函角度及寬度。這樣，按照各變量的取值，根據一定的數學函數關系，就可以確定臉的輪廓、形狀及五官的部位、形狀，數關系，就可以確定臉的輪廓、形狀及五官的部位、形狀，每一個樣本點都用一

16、張臉譜來表示。而臉譜容易給人們留下每一個樣本點都用一張臉譜來表示。而臉譜容易給人們留下較為深刻的印象，通過對臉譜的分析，就可以直觀地對原始較為深刻的印象，通過對臉譜的分析，就可以直觀地對原始資料進行歸類或比較研究。資料進行歸類或比較研究。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心139.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 例例9.2以我國以我國35個上市公司的八大評價指標為例說明個上市公司的八大評價指標為例說明(數據數據略略)見參考文獻見參考文獻20。SPlus軟件收入了臉譜圖的作圖方法，軟件收入了臉譜圖的作圖方法，下面我們舉例說明如何用下面我們舉例說明如何用S

17、Plus軟件畫臉譜圖。軟件畫臉譜圖。SPlus畫畫臉譜圖的方法非常簡單，只要調用臉譜圖的方法非常簡單，只要調用faces函數就可以實現了。函數就可以實現了。將前面的資料的數字部分輸入將前面的資料的數字部分輸入SPlus，并令文件名為，并令文件名為gongsi.sdd，在命令窗口調用下面的函數：，在命令窗口調用下面的函數： faces(data.matrix(gongsi), fill = T, which = 1:8, head = Faces of 35 ompanies,ncol=5,scale=T,byrow=T) 回連運行就可以生成回連運行就可以生成35個公司的臉譜圖，每一個公司用一個

18、公司的臉譜圖，每一個公司用一張臉譜表示出來，但是，此時生成的臉譜圖不好與公司名對應，張臉譜表示出來，但是，此時生成的臉譜圖不好與公司名對應，可將可將35個公司名放入一個向量個公司名放入一個向量a中，然后在上面的命令中加入中，然后在上面的命令中加入選項選項labels=a，即可生成如下臉譜圖：，即可生成如下臉譜圖：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心149.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結輸出結果果9.3：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心159.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 對對faces函數的子選項

19、作簡要說明，因為完整函數的子選項作簡要說明，因為完整的臉譜圖共需的臉譜圖共需15個變量，而此處只有八個變量，個變量，而此處只有八個變量，Fill=T是指將由后七個變量決定的臉的部位畫在相是指將由后七個變量決定的臉的部位畫在相應的中央位置，應的中央位置，which=1:8是指用資料集是指用資料集gongsi的前八列畫臉譜圖，的前八列畫臉譜圖，head指定圖的標題，指定圖的標題，ncol確確定輸出時每列輸出臉譜圖的個數，定輸出時每列輸出臉譜圖的個數，scale=T指在指在畫臉譜圖時將各變量都變換到畫臉譜圖時將各變量都變換到(0,1)之間，之間，byrow=T是指輸出時臉譜圖列行排列，這有助于是指輸

20、出時臉譜圖列行排列，這有助于我們將臉譜圖與相應的公司名對應起來。我們將臉譜圖與相應的公司名對應起來。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心169.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 臉譜圖給人的感覺形象直觀，容易留下較深刻的印象，臉譜圖給人的感覺形象直觀，容易留下較深刻的印象，可以根據臉譜圖來對各公司的運營能力進行比較，比如根據可以根據臉譜圖來對各公司的運營能力進行比較，比如根據臉的范圍（凈資產收益率）來看，方正科技，清華同方，粵臉的范圍（凈資產收益率）來看，方正科技，清華同方，粵電力，深南電，金豐投資等公司處于較高水平，而象渝開發(fā)，電力，深南電，金豐投資等

21、公司處于較高水平，而象渝開發(fā)，粵宏遠，寰島實業(yè)等公司明顯處于較低水平，類似可以對其粵宏遠，寰島實業(yè)等公司明顯處于較低水平，類似可以對其他指標進行分析。利用臉譜圖，還可以直觀地對各個公司進他指標進行分析。利用臉譜圖，還可以直觀地對各個公司進行歸類。由上圖看來，方正科技、深南電、深能源、中興通行歸類。由上圖看來，方正科技、深南電、深能源、中興通訊、粵電力、清華同方、金豐等公司大致可以歸為一類，穗訊、粵電力、清華同方、金豐等公司大致可以歸為一類，穗恒運、長城計算機、永鼎光纜、宏圖高科大致可以歸為一類，恒運、長城計算機、永鼎光纜、宏圖高科大致可以歸為一類，富龍熱力、韶能股分、惠天熱電、大連熱電、華銀電

22、力、長富龍熱力、韶能股分、惠天熱電、大連熱電、華銀電力、長春經開、新黃浦、遼房天、三木集團、青鳥華光、海星科技、春經開、新黃浦、遼房天、三木集團、青鳥華光、海星科技、龍電股分等公司可以歸為一類，龍電股分等公司可以歸為一類， 剩余的公司大體可以歸為一剩余的公司大體可以歸為一類。此處不再詳述。類。此處不再詳述。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心179.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 在利用臉譜圖工具對觀測進行比較分析時，值在利用臉譜圖工具對觀測進行比較分析時，值得注意的一點是臉譜的形狀受各變量次序的影響很得注意的一點是臉譜的形狀受各變量次序的影響很大，在

23、本例中如果把八個指標的次序換一下，得到大，在本例中如果把八個指標的次序換一下，得到的臉譜圖就會有很大不同。而且，根據臉譜圖對各的臉譜圖就會有很大不同。而且，根據臉譜圖對各公司的歸類有很大的主觀性，因為不同的人所關注公司的歸類有很大的主觀性，因為不同的人所關注的臉的部位有很大不同，如有些人對臉的胖瘦比較的臉的部位有很大不同，如有些人對臉的胖瘦比較在意，而有的人對五官的印象特別深，因此對同樣在意，而有的人對五官的印象特別深，因此對同樣的臉譜圖，不同的人可能得到不同的結論，在實際的臉譜圖，不同的人可能得到不同的結論，在實際分析中，該方法必須與聚類，相關等定量分析相結分析中，該方法必須與聚類，相關等定

24、量分析相結合才能得到比較合理可信的結論。合才能得到比較合理可信的結論。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心189.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 例例93 表表9-1是五大鋼鐵公司反映經營狀況的八是五大鋼鐵公司反映經營狀況的八大指標，為了比較國內鋼鐵公司與韓國蒲項大指標，為了比較國內鋼鐵公司與韓國蒲項鋼鐵公司的差距，下面做出韓國蒲項鋼鐵公鋼鐵公司的差距，下面做出韓國蒲項鋼鐵公司、寶鋼、鞍鋼、武鋼、首鋼五家鋼鐵公司司、寶鋼、鞍鋼、武鋼、首鋼五家鋼鐵公司的臉譜圖。的臉譜圖。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心199.2 9.2 臉譜圖臉譜

25、圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 表9-1:項目項目寶鋼寶鋼鞍鋼鞍鋼武鋼武鋼首鋼首鋼浦項浦項負債保障率負債保障率2.892.892.952.952.342.341.851.853.123.12長期負債倍數長期負債倍數5.165.169.159.156.076.072.632.636.966.96流動比率流動比率1.311.311.831.831.161.162.222.222.12.1資產利潤率資產利潤率21.7121.7117.3417.3424.7724.7711.8911.8925.3425.34收入利潤率收入利潤率23.1723.1711.3311.3319.5519.557.67.6

26、22.2822.28成本費用利潤率成本費用利潤率30.2330.2312.7612.7624.8124.818.058.0528.5228.52凈利潤現金比率凈利潤現金比率1.791.790.90.91.71.71.091.091.31.3三年資產平均增長率三年資產平均增長率1.481.487.287.2863.363.311.7611.7613.1813.18三年銷售平均增長率三年銷售平均增長率20.0720.0729.1929.1952.8852.8818.7718.7724.1624.16三年平均資本增長率三年平均資本增長率11.0411.0410.510.548.9548.957.63

27、7.6317.5117.512022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心209.2 9.2 臉譜圖臉譜圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心219.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 一、雷達圖一、雷達圖2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心229.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 EXCEL軟件提供了畫雷達圖的功能，它適軟件提供了畫雷達圖的功能，它適合于觀測數較少的情形，這時可以方便地把各觀合于觀測數較少的情形，這時可以方便地把各觀測畫到一張圖里面，便

28、于對各指標進行對比，但測畫到一張圖里面，便于對各指標進行對比，但是，當觀測數比較多時，畫到一張雷達圖里面就是，當觀測數比較多時，畫到一張雷達圖里面就不太容易看出各觀測之間的接近程度，用不太容易看出各觀測之間的接近程度，用EXCEL當然也可以對每一個觀測畫一張雷達圖，當然也可以對每一個觀測畫一張雷達圖，但此時轉差率已經很低了。但此時轉差率已經很低了。S-Plus軟件也收入了軟件也收入了雷達圖的畫法，下面我們舉例說明雷達圖的畫法。雷達圖的畫法，下面我們舉例說明雷達圖的畫法。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心239.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結

29、束 例例9.4資料仍取我國資料仍取我國35個上市公司的資料。常見的個上市公司的資料。常見的EXCEL就可畫出很漂亮的雷達圖。用就可畫出很漂亮的雷達圖。用EXCEL畫雷達畫雷達圖的方法，比如僅對深能源和深南電兩公司畫雷達圖，圖的方法，比如僅對深能源和深南電兩公司畫雷達圖，方法如下：方法如下： 在在EXCEL窗口中，輸入資料格式如下：窗口中，輸入資料格式如下：公司公司簡稱簡稱凈資產凈資產收益率收益率%總資總資產報產報酬率酬率%資產資產負債負債率率%總資總資產周產周轉率轉率流動資流動資產周轉產周轉率率已獲已獲利息利息倍數倍數銷售銷售增長增長率率%資本資本積累積累率率%深能深能源源16.8512.35

30、 42.32 0.37 1.78 7.18 45.73 54.54 深南深南電電2215.30 46.51 0.76 1.77 15.67 48.11 19.41 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心249.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 用鼠標選中該部分資料，依次點選插入用鼠標選中該部分資料，依次點選插入圖表，進入圖表向導對話框，在標準類型中選圖表，進入圖表向導對話框，在標準類型中選擇雷達圖，在子圖表類型中先擇第二項資料點擇雷達圖，在子圖表類型中先擇第二項資料點雷達圖，點下一步按鈕，可以看到產生雷達圖雷達圖，點下一步按鈕，可以看到產生雷達

31、圖的示意圖，系列產生默認是行，對本例資料，的示意圖，系列產生默認是行，對本例資料，若不是行，則應改為行。點擊下一步，進入圖若不是行，則應改為行。點擊下一步，進入圖表選項對話框，在此可以對雷達圖的有關設置表選項對話框，在此可以對雷達圖的有關設置進行重新設定，點擊完成則生成如下雷達圖：進行重新設定，點擊完成則生成如下雷達圖：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心259.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結果輸出結果9.4：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心269.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回

32、結束 EXCEL提供了很強的圖形再編輯功能，對產生的提供了很強的圖形再編輯功能，對產生的雷達圖可以進行各種編輯修改以使其更為友好，此處雷達圖可以進行各種編輯修改以使其更為友好，此處不再詳細說明。根據此雷達圖，可以對深能源與深南不再詳細說明。根據此雷達圖，可以對深能源與深南電的運營能力進行分析，深能源的資本積累率遠高于電的運營能力進行分析，深能源的資本積累率遠高于深南電，深南電的已獲利息倍數要高于深能源，兩公深南電，深南電的已獲利息倍數要高于深能源，兩公司的其余指針大體相似。司的其余指針大體相似。 對五大鋼鐵公司反映經營狀況的八大指標我們可對五大鋼鐵公司反映經營狀況的八大指標我們可以做出韓國蒲項

33、鋼鐵公司與國內寶鋼、鞍鋼、武鋼、以做出韓國蒲項鋼鐵公司與國內寶鋼、鞍鋼、武鋼、首鋼四家鋼鐵公司之間的雷達圖。首鋼四家鋼鐵公司之間的雷達圖。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心279.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心289.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心299.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心309.3 9.3

34、 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心319.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 二、星圖二、星圖 星圖的形狀與雷達圖很相似，甚至有的文獻把兩星圖的形狀與雷達圖很相似，甚至有的文獻把兩者看成一回事。者看成一回事。S-Plus軟件可以一次生成多個觀測的軟件可以一次生成多個觀測的星圖，每一個觀測生成一張星圖，對上面的星圖，每一個觀測生成一張星圖，對上面的35個公司個公司的資料，調用的資料，調用stars函數就可以方便地生成各個公司函數就可以方便地生成各個公司的星圖。的星圖。 如果數據文件已建立

35、，直接調用如果數據文件已建立，直接調用stars函數如下：函數如下：stars(data.matrix(gongsi),full=T,scale=T,radius=T,type=l,labels=a,head=Stars of 35 Companies,ncol=5)則生成如下星圖：則生成如下星圖：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心329.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 輸出結輸出結果果9.5：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心339.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 對對stars函

36、數作簡要說明，函數作簡要說明，Full=T，是指定每，是指定每一個星圖都包括一個整圓，若此項選為一個星圖都包括一個整圓，若此項選為F，則每一，則每一個星圖僅只包括上邊半圓，個星圖僅只包括上邊半圓，scale=T，指對每一個，指對每一個指針都轉換到范圍指針都轉換到范圍0，1，即最大取值為，即最大取值為1，最小，最小的取值為的取值為0，其它取值均轉換為，其它取值均轉換為01之間的數。之間的數。Radius=T指畫出每一變量取值的半徑，取指畫出每一變量取值的半徑，取F時將時將不畫出，不畫出，type=“1”指的對每一星圖僅畫出線（半指的對每一星圖僅畫出線（半徑）而不畫出各點，若要僅畫出點或線與點都畫

37、出徑）而不畫出各點，若要僅畫出點或線與點都畫出則應分別將則應分別將type設為設為“p”和和“b”，labels與與head分別指定圖的標題及各公司星圖的標簽，分別指定圖的標題及各公司星圖的標簽，ncol指定指定輸出時每一列輸出的星圖個數。輸出時每一列輸出的星圖個數。 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心349.3 9.3 雷達圖與星圖雷達圖與星圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 S-Plus所作星圖各半徑與原指標的對應關所作星圖各半徑與原指標的對應關系為：從右邊起，水平的半徑為第一指針，逆系為：從右邊起，水平的半徑為第一指針，逆時針旋轉，星圖的各半徑分別對應第二、第三時針旋轉

38、，星圖的各半徑分別對應第二、第三等各個指標，根據星圖各條半徑的長短，可以等各個指標，根據星圖各條半徑的長短，可以很容易地判斷對應指標在各公司中的相對水平，很容易地判斷對應指標在各公司中的相對水平，以此來分析各公司的運營能力。同時也可以利以此來分析各公司的運營能力。同時也可以利用星圖來對各公司進行歸類分析，與臉譜圖相用星圖來對各公司進行歸類分析，與臉譜圖相比，星圖所受各指針排列次序的影響要更小，比，星圖所受各指針排列次序的影響要更小，受人的主觀影響也較小。此處略去根據星圖對受人的主觀影響也較小。此處略去根據星圖對各公司的比較研究。各公司的比較研究。2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研

39、究中心359.4 9.4 星座圖星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 所謂星座圖，就是將所有樣本點都點在一個所謂星座圖，就是將所有樣本點都點在一個半圓里面，就象天文學中表示的星座的圖像，根半圓里面，就象天文學中表示的星座的圖像，根據樣本點的位置以直觀地對各樣本點之間的相關據樣本點的位置以直觀地對各樣本點之間的相關性進行分析。利用星座圖可以方便地對樣本點進性進行分析。利用星座圖可以方便地對樣本點進行分類，在星座圖上比較靠近的樣本點比較相似，行分類，在星座圖上比較靠近的樣本點比較相似，可以分為一類，相距較遠的點則說明相應樣本點可以分為一類，相距較遠的點則說明相應樣本點的差異性較大。的差異性較大。

40、星座圖的基本畫圖方法為：星座圖的基本畫圖方法為：2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心369.4 9.4 星座圖星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心379.4 9.4 星座圖星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心389.4 9.4 星座圖星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2022-4-19中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心399.4 9.4 星座圖星座圖 目錄 上頁 下頁 返回 結束 4根據星座圖上點的位置及路徑判斷各樣本點之根據星座圖上點的位置及路徑判斷各樣本點

41、之間的接近程度，并進而可以對樣本點進行歸類分析。間的接近程度，并進而可以對樣本點進行歸類分析。在實際工作中，人們往往去掉各樣本點的路徑部分而僅在實際工作中，人們往往去掉各樣本點的路徑部分而僅保留其在星座圖上的位置，并根據各點位置的接近程度保留其在星座圖上的位置，并根據各點位置的接近程度分析樣本點之間的接近程度。目前常用的統(tǒng)計軟件均沒分析樣本點之間的接近程度。目前常用的統(tǒng)計軟件均沒有直接生成星座圖的模塊，但是，畫星座圖實際上非常有直接生成星座圖的模塊，但是，畫星座圖實際上非常簡單。按照上面的方法，對數據進行規(guī)格化，對每一個簡單。按照上面的方法，對數據進行規(guī)格化，對每一個變量賦予適當的權重，然后以（變量賦予適當的權重，然后以（9.4）式各點的路徑作為）式各點的路徑作為在星座圖中的坐標，然后畫出各點的散點圖，則畫出的在星座圖中的坐標，然后畫出各點的散點圖，則畫出的散點圖實際上就是星座圖。這里不再詳細說明。上面散點圖實際上就是星座圖。這里不再詳細說明。上面35個上市公司的數據按此方法可以得到如下星座圖：個上市公司的數據按此方法可以得到如下星座圖：2022-4-19中國人民大