المحتوى

• خطوات
• تحذيرات

أصبح معظم الناس على دراية بقراءة خط الأعداد أو البيانات على الرسم البياني. ومع ذلك ، في ظل ظروف معينة ، قد لا يكون المقياس القياسي مفيدًا. إذا زادت البيانات أو انخفضت بشكل كبير ، فأنت بحاجة إلى استخدام ما يسمى المقياس اللوغاريتمي. على سبيل المثال ، الرسم البياني الذي يحتوي على عدد الهامبرغر المباع في ماكدونالدز بمرور الوقت سيبدأ من مليون في ، ثم ينتقل إلى الملايين بعد عام ، ثم يتقدم إلى الملايين ، إلى مليار (في أقل من عقد) وأخيراً إلى مليارات في. قد تكون هذه البيانات كبيرة جدًا بالنسبة للمخطط التقليدي ، ولكن من السهل التعبير عنها بمقياس لوغاريتمي. يجب أن نفهم أن هذا نظام مختلف لعرض الأرقام ، حيث لن يتم تباعدها بالتساوي كما هو الحال في المقياس القياسي. من خلال معرفة كيفية قراءة المقياس اللوغاريتمي ، ستتمكن من تفسير البيانات وتمثيلها بشكل أفضل في تنسيق رسومي.

خطوات

الطريقة 1 من 2: قراءة محاور الرسم البياني

1. 

   
   
   حدد ما إذا كنت تقرأ رسم بياني "شبه سجل" أو "سجل سجل". يمكن أن تستخدم الرسوم البيانية التي تمثل البيانات سريعة النمو أيًا من هذه التنسيقات ، مع وجود اختلاف في كلا المحورين (هـ) باستخدام المقياس اللوغاريتمي أو أحدهما فقط. سيعتمد الاختيار على عدد التفاصيل التي تريد عرضها على الرسم البياني الخاص بك: إذا زادت القيم الموجودة على أي من المحورين أو انخفضت بشكل كبير ، فقد يكون من المفيد اختيار المقياس اللوغاريتمي في هذه الحالة.
   • يحتوي المقياس اللوغاريتمي (أو "السجل" فقط) على شبكة ذات خطوط متباعدة بشكل غير متماثل ، بينما يستخدم المقياس القياسي تقسيمًا متساوي الأبعاد. يجب تمثيل بعض البيانات على ورق تقليدي مسطر ، والبعض الآخر على رسوم بيانية شبه مسجلة والبعض الآخر على الرسوم البيانية لسجل الدخول.
   • الرسم البياني (أو أي وظيفة أخرى بما في ذلك الجذر) ، على سبيل المثال ، يمكن تمثيلها بطريقة تقليدية أو شبه السجل أو بطريقة السجل. في الرسم البياني التقليدي ، تظهر الوظيفة على شكل قطع مكافئ جانبي ، لكن تفاصيل الأرقام الصغيرة جدًا تنتهي بفقدان الرؤية. في الرسم البياني للسجل والسجل ، تظهر الوظيفة نفسها كخط مستقيم ، بحيث تنتشر القيم بشكل أكبر لعرض مزيد من التفاصيل.
   • إذا كان كلا المتغيرين في الدراسة يشتملان على نطاقات بيانات كبيرة ، فربما يتعين عليك استخدام الرسم البياني لسجل الدخول. دراسة التأثيرات التطورية ، على سبيل المثال ، يمكن تحليلها في آلاف أو ملايين السنين ، وسيكون المقياس اللوغاريتمي مفيدًا جدًا على المحور. اعتمادًا على العنصر المراد تقييمه ، قد يكون من الضروري اختيار مقياس سجل الدخول.

2. 

   
   
   اقرأ مقياس الأقسام الرئيسية. في الرسم البياني اللوغاريتمي ، تمثل العلامات المتباعدة بشكل متساوٍ نقاط القوة في قاعدة عملك. تقليديا ، ستستخدم اللوغاريتمات القاعدة أو القاعدة ، في حالة اللوغاريتم الطبيعي.
   • إنه ثابت رياضي مفيد للغاية عند التعامل مع الفائدة المركبة والحسابات المتقدمة الأخرى. قيمتها تعادل. ستحافظ هذه المقالة على تركيزها على اللوغاريتمات الأساسية ، لكن قراءة اللوغاريتم الطبيعي تعمل باتباع نفس المسار.
   • اللوغاريتمات القياسية تستخدم الأساس. بدلاً من العد ، أو ، أو ، ، أو أي شكل آخر من مسافات متساوية الأبعاد ، فإن المقياس اللوغاريتمي سوف يتقدم في قوى. وبالتالي ، ستكون النقاط الرئيسية على المحور ،،، وهكذا.
   • كل قسم من الأقسام الرئيسية ، عادة ما يتم تمثيله على ورق لوغاريتمي بخط أغمق ، سيطلق عليه "دورة". عند استخدام القاعدة على وجه التحديد ، قد تصادف مصطلح "عقد" قيد الاستخدام بسبب القوة الجديدة لـ.

3. 

   
   
   لاحظ أن الفواصل الزمنية الأصغر ليست متباعدة بشكل متساوٍ. إذا كنت تستخدم ورق الرسم البياني اللوغاريتمي ، فستلاحظ أن الفواصل الزمنية بين كل وحدة لها مسافات مختلفة. العلامة ، على سبيل المثال ، ستوضع حوالي ثلث المسافة بين و.
   • تعتمد العلامات الأصغر على لوغاريتم كل رقم. لذلك ، إذا كانت هي العلامة الأولى على المقياس والثانية ، فسيتبع الآخرون على النحو التالي:
   • في القوى الأعلى ، سيتم تباعد الفواصل الزمنية الأصغر بنفس المعدل. وبالتالي ، فإن التباعد بين القيم ،،، سيكون مساوياً للتباعد بين القيم ،،، أو ،،،.

الطريقة 2 من 2: تمثيل النقاط على مقياس لوغاريتمي

1. 

   حدد نوع المقياس الذي سيتم استخدامه. للتوضيح أدناه ، سيكون التركيز على مخطط نصف لوغاريتمي ، بمقياس قياسي على المحور ومقياس لوغاريتمي على المحور. ومع ذلك ، فمن الممكن أنك تريد قلبها بناءً على الطريقة التي تريد بها عرض البيانات. انعكاس المحاور له تأثير مرئي لتدوير الرسم البياني ويمكن في بعض الأحيان تسهيل القراءة في أي اتجاه. بالإضافة إلى ذلك ، قد ترغب في استخدام المقياس اللوغاريتمي لنشر المزيد من البيانات وجعل تلك التفاصيل أكثر وضوحًا.

2. 

   قم بتمييز مقياس المحور. سيمثل المتغير المستقل ، أو المتغير الذي يمكنك التحكم فيه في القياس أو التجربة. هذا المتغير ، بدوره ، لا يتأثر بالمتغيرات الأخرى الموجودة في الدراسة. بعض الأمثلة على المتغيرات المستقلة يمكن أن تكون:
   • تاريخ؛
   • ساعة؛
   • عمر؛
   • تدار الدواء.

3. 

   حدد الحاجة إلى مقياس لوغاريتمي للمحور. سيكون مفيدًا لتمثيل البيانات ذات التغييرات السريعة للغاية. يستخدم الرسم البياني القياسي للبيانات ذات النمو الإيجابي أو السلبي بمعدل خطي. الرسم البياني اللوغاريتمي ، بدوره ، يستخدم لزيادة البيانات أضعافا مضاعفة. عينات من هذا النوع ستكون:
   • النمو السكاني؛
   • معدل استهلاك المنتج ؛
   • الفائدة المركبة.

4. 

   قم بتسمية المقياس اللوغاريتمي. راجع البيانات وحدد كيف سيتم تمييز المحور. إذا كانت المقاييس ، على سبيل المثال ، بالملايين والمليارات ، فربما يكون من غير الضروري أن تبدأ الرسم البياني الخاص بك في مرحلة هامة. يمكن تصنيف أقل دورة على أنها ، تليها دورات ، وهكذا.

5. 

   ابحث عن الموضع على المحور لبيانات معينة. لتمثيل البيانات الأولى (أو أي بيانات أخرى) ، عليك أن تبدأ بإيجاد موقعك على طول المحور. يمكن أن يكون هذا مقياسًا تدريجيًا ، كما هو الحال في خط الأعداد المهم ، وما إلى ذلك. قد تكون التسميات التي تحددها ، مثل التواريخ أو أشهر السنة التي يتم فيها إجراء قياسات معينة.

6. 

   أوجد الموضع على محور المقياس اللوغاريتمي. من الضروري إيجاد الموضع المقابل على المحور فيما يتعلق بالبيانات التي سيتم تقديمها. تذكر أنه نظرًا لأنك تتعامل مع مقياس لوغاريتمي ، فستكون أعلى علامات التقدير هي قوى وستكون علامات التقدير الأدنى هي القياسات بينهما ، مما يمثل التقسيمات الفرعية. في أحد الأمثلة ، بين (مليون) و (عشرة ملايين) ، تمثل الخطوط تقسيمات s.
   • سيتم التعبير عن الرقم ، على سبيل المثال ، في رابع أصغر علامة أعلاه. على الرغم من أن هذه القيمة ، على مقياس خطي ، أقل من النصف بين ، وبسبب المقياس اللوغاريتمي ، يبدو أنها أعلى قليلاً من النصف.
   • من المهم ملاحظة أنه يتم ضغط الفترات الأكبر والأقرب إلى الحد الأعلى معًا. هذا يرجع إلى الطبيعة الرياضية للمقياس اللوغاريتمي.

7. 

   استمر في العمل مع جميع البيانات. استمر في تكرار الخطوات السابقة بكل القيم المراد التعبير عنها في الرسم البياني الخاص بك. لكل منهم ، ابحث أولاً عن موضعك على المحور وتابع لتحديد موضعك على المقياس اللوغاريتمي للمحور.

تحذيرات

• عند قراءة البيانات من مقياس لوغاريتمي ، من المهم معرفة القاعدة التي يتم استخدامها. سيتم تمثيل القيم التي تم تحليلها على أساس بطريقة مختلفة تمامًا عن تلك التي تم تقييمها على المقياس اللوغاريتمي الطبيعي ، على أساس.