Difference between revisions of "Orange: Mosaic Display"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
Line 1: Line 1:
 
Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/visualize/mosaicdisplay.html
 
Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/visualize/mosaicdisplay.html
  
Display data in a mosaic plot.
+
Widget Mosaic Display dapat menampilkan data dalam mosaic plot.
  
 
==Input==
 
==Input==
Line 12: Line 12:
 
  Selected data: instances selected from the plot
 
  Selected data: instances selected from the plot
  
The Mosaic plot is a graphical representation of a two-way frequency table or a contingency table. It is used for visualizing data from two or more qualitative variables and was introduced in 1981 by Hartigan and Kleiner and expanded and refined by Friendly in 1994. It provides the user with the means to more efficiently recognize relationships between different variables. If you wish to read up on the history of Mosaic Display, additional reading is available here.
+
Mosaic plot adalah representasi grafis dari tabel frekuensi dua-arah atau tabel contingency. Mosaic Plot digunakan untuk mem-visualisasi data dari dua atau lebih variabel kualitatif dan pertama kali di perkenalkan tahun 1981 oleh Hartigan dan Kleiner yang kemudian di kembangkan dan di perbaiki oleh Friendly tahun 1994. Mosaic Plot memberi pengguna sarana untuk mengenali hubungan antara berbagai variabel secara lebih efisien.
  
 
[[File:Mosaic-Display-stamped.png|center|200px|thumb]]
 
[[File:Mosaic-Display-stamped.png|center|200px|thumb]]
Line 23: Line 23:
 
==Contoh==
 
==Contoh==
  
We loaded the titanic dataset and connected it to the Mosaic Display widget. We decided to focus on two variables, namely status, sex and survival. We colored the interiors according to Pearson residuals in order to demonstrate the difference between observed and fitted values.
+
Kita load titanic dataset melalui widget File dan menghubungkannya ke widget Mosaic Display. Kita putuskan untuk memfokuskan pada dua variabel, yaitu status, sex dan survival. Kita beri warna (color) interior berdasarkan Pearson residuals untuk menggambarkan perbedaan anda nilai hasil observasi dan nilai fitted. Kita dapat melihat bahwa tingkat survive untuk pria dan wanita jelas menyimpang dari nilai fitted.
  
 
[[File:Mosaic-Display-Example.png|center|600px|thumb]]
 
[[File:Mosaic-Display-Example.png|center|600px|thumb]]
 
We can see that the survival rates for men and women clearly deviate from the fitted value.
 
  
 
==Referensi==
 
==Referensi==

Revision as of 11:05, 9 April 2020

Sumber: https://docs.biolab.si//3/visual-programming/widgets/visualize/mosaicdisplay.html

Widget Mosaic Display dapat menampilkan data dalam mosaic plot.

Input

Data: input dataset
Data subset: subset of instances

Output

Selected data: instances selected from the plot

Mosaic plot adalah representasi grafis dari tabel frekuensi dua-arah atau tabel contingency. Mosaic Plot digunakan untuk mem-visualisasi data dari dua atau lebih variabel kualitatif dan pertama kali di perkenalkan tahun 1981 oleh Hartigan dan Kleiner yang kemudian di kembangkan dan di perbaiki oleh Friendly tahun 1994. Mosaic Plot memberi pengguna sarana untuk mengenali hubungan antara berbagai variabel secara lebih efisien.

Mosaic-Display-stamped.png
  • Select the variables you wish to see plotted.
  • Select interior coloring. You can color the interior according to class or you can use the Pearson residual, which is the difference between observed and fitted values, divided by an estimate of the standard deviation of the observed value. If Compare to total is clicked, a comparison is made to all instances.
  • Save image saves the created image to your computer in a .svg or .png format.
  • Produce a report.

Contoh

Kita load titanic dataset melalui widget File dan menghubungkannya ke widget Mosaic Display. Kita putuskan untuk memfokuskan pada dua variabel, yaitu status, sex dan survival. Kita beri warna (color) interior berdasarkan Pearson residuals untuk menggambarkan perbedaan anda nilai hasil observasi dan nilai fitted. Kita dapat melihat bahwa tingkat survive untuk pria dan wanita jelas menyimpang dari nilai fitted.

Mosaic-Display-Example.png

Referensi

Pranala Menarik