Statistical Graphics for Univariate and Bivariate Data
Lingua: inglese
Editore: Sage Publications, Inc., 1997
Serie: Libro 120 di 194 - Quantitative Applications in the Social Sciences
- Brossura
- Nuovo

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Graphical displays that researchers can employ as an integral part of the data analysis process are frequently more revealing than traditional, numerical summary statistics. Providing strategies for examining data more effectively, this volume focuses on: univariate methods such as histograms, smoothed histograms, univariate scatterplots, quantile plots, box plots, dot plots; and bivariate methods such as scatterplot construction guidelines, jittering for overplotted points, marginal boxplots, scatterplot slicing, the loess procedure for nonparametric scatterplot smoothing, banking to 45 degrees for enhanced visual perception.
Codice articolo 9780761900832
- Titolo
- Statistical Graphics for Univariate and Bivariate Data
- Autore
- William G. Jacoby
- Editore
- Sage Publications, Inc.
- Anno di pubblicazione
- 1997
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0761900837
- ISBN 13
- 9780761900832
- Peso dell'articolo
- 148 grammi
- Dimensioni
- 216x140x6 mm
- Serie
- Libro 120 di 194: Quantitative Applications in the Social Sciences
Author William G. Jacoby focuses on graphical displays that researchers can employ as an integral part of the data analysis process. Such visual depictions are frequently more revealing than traditional, numerical summary statistics. Accessibly written, this book contains chapters on univariate and bivariate methods. The former covers histograms, smoothed histograms, univariate scatterplots, quantile plots, box plots, and dot plots. The latter covers scatterplot construction guidelines, jittering for overplotted points, marginal box plots, scatterplot slicing, the Loess procedure for nonparametric scatterplot smoothing, and banking to 45 degrees for enhanced visual perception. This book provides strategies for examining data more effectively. The resultant insights help researchers avoid the problem of forcing an inaccurate model onto uncooperative data and guide analysts to model specifications that provide accurate representations of empirical information.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Professor Jacoby joined the MSU faculty in 2003. Previously, he held positions at the University of South Carolina, Ohio State University, and the University of Missouri. He received his Ph.D. from the University of North Carolina, Chapel Hill in 1983.
Professor Jacoby′s main professional interests are mass political behavior (public opinion, political attitudes, voting behavior) and quantitative methodology (measurement theory, scaling methods, statistical graphics, modern regression). His current research focuses on citizen ideology and belief system organization, value choices and their implications for subsequent political orientations, measuring policy priorities in the American states, the implications of measurement assumptions for statistical models, and graphical strategies for data analysis.
Recently, Professor Jacoby has taught courses on public opinion, regression analysis, scaling methods, and statistical graphics.
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