3차원(공간) 직교좌표계 ?
3-dimensional rectangular coordinate system ?

1. 애니메이션

1.1. 3차원(공간) 직교좌표계


2. 설명

2.1. 3차원(공간) 직교좌표계


3. 실습

3.1. 구글시트

3.2. 구글시트 함수

3.3. 실습강의


4. 용어와 수식

4.1. 용어


1. 애니메이션



3차원(공간) 직교좌표계


2. 설명

2.1 3차원(공간) 직교좌표계

세 변수를 가지는 요소(element, 객체, object)를 시각화 할 때, 3차원(공간)좌표계를 많이 사용합니다. 3차원(공간)좌표계에는 대표적으로 차원(three dimensions) 직교좌표계(Cartesian coordinate system)가 있습니다. 여기서 세 좌표축(axis)은 직각을 이루어서 서로 영향을 주지 않습니다.

 

예를 들어 위의 애니메이션에서 보는 바와 같이 딸기를 요소라 하면 딸기의 당도와 과중과 출하일은 변수가 됩니다. 이때 딸기를 점(point)로 생각한다면 당도와 과중과 출하일을 세 축으로 하는 3차원 직교좌표계를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다.

 

다른 관점으로 공간에서의 한 점(point)을 표현하는 방법에는 대표적으로 직교좌표계(Cartesian coordinate system)가 있습니다. 세개의 선이 직각(perpendicular)으로 교차하는 좌표축(coordinate axis)을 가집니다.  공간의 한 점은 기준(Origin)에서의 거리를 좌표로 합니다. 그리고 그 거리는 같은 단위를 가집니다. 따라서 공간의 한 점은 세개의 좌표값으로 표현할 수 있습니다. 즉, 공간의 한점은 세개의 좌표의 변수값을 가집니다. 

 

공간좌표는 세개의 변수들의 관계를 나타내고 있기 때문에 3차원(three dimensions) 좌교계에서의 좌표입니다. 한편, 평면좌표는 두개의 변수들의 관계를 나타내고 있기 때문에 2차원(two dimensions)좌표계에서의 좌표입니다.


3. 실습

3.1. 구글시트

회원의 데이터링크 계정으로 구글시트가 복사됩니다.


3차원(공간)좌표계

3.2. 구글시트 함수

=준비 중 입니다. 


3.3. 실습강의

데이터

범위

산점도



4. 용어와 수식

4.1 용어

2차원(평면) 직교좌표계 ?
2-dimensional rectangular coordinate system ?

1. 애니메이션

1.1. 2차원 직교좌표계


2. 설명

2.1. 2차원(평면) 직교좌표계


3. 실습

3.1. 구글시트

3.2. 구글시트 함수

3.3. 실습강의


4. 용어와 수식

4.1. 용어


1. 애니메이션



2차원 직교좌표계


2. 설명

2.1 2차원(평면)좌표계

두 변수를 가지는 요소(element, 객체, object)를 시각화 할 때, 2차원(평면)좌표계를 많이 사용합니다. 2차원(평면)좌표계에는 대표적으로 2차원(two dimensions) 직교좌표계(Cartesian coordinate system)가 있습니다. 여기서 두 직선 좌표계는 직각을 이루어서 서로 영향을 주지 않습니다.

 

예를 들어 딸기를 요소라 하면 딸기의 당도와 과중은 변수가 됩니다. 이때 딸기를 점(point)로 생각한다면 당도와 과중을 두 축으로 하는 2차원 직교좌표계를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다.

 

다른 관점으로 평면의 한 점은 기준(Origin)에서의 거리를 각축으로 투영하여 나타난 거리를 좌표로 합니다. 여기서 각 축의 거리는 같은 단위를 가집니다. 만일 기준(Origin)이 0인 경우, 양수는 값이 증가하는 방향이 되고 음수는 양이 감소하는 방향을 나타냅니다. 즉, 평면의 한 점은 두 좌표값으로 표현할 수 있습니다. 즉, 평면의 한점은 두개의 변수값을 가집니다.

 

독립변수와 종속변수, 두개의 변수를 가지는 함수(fuction)를 표현할 때 2차원 직교좌표계를 많이 사용합니다. 함수로 표현되는 관계를 가지는 독립변수와 종속변수를 각각 다른 축에 놓으면 함수의 그래프는 함수를 만족하는 점들의 집합이라고 할 수 있습니다.


3. 실습

3.1. 구글시트

회원의 데이터링크 계정으로 구글시트가 복사됩니다.


2차원(평면)좌표계

3.2. 구글시트 함수

=준비 중 입니다.. 


3.3. 실습강의

데이터

범위

산점도



4. 용어와 수식

4.1 용어

1차원(직선) 직교좌표계 ?
1-dimensional rectangular coordinate system ?

1. 애니메이션

1.1. 1차원(직선) 직교좌표계


2. 설명

2.1. 1차원(직선) 직교좌표계


3. 실습

3.1. 구글시트

3.2. 구글시트 함수

3.3. 실습강의


4. 용어와 수식

4.1. 용어


1. 애니메이션



1차원(직선) 직교좌표계


2. 설명

2.1 1차원(직선)좌표계

한 변수의 변수값으로 이루어진 한 무리의 숫자를 시각적으로 표현할 때 1차원(1 dimensions) 좌표계(coordinate system)의 좌표축(coordinate axis)에 변수값을 점(point)으로 표시합니다.

 

1차원 좌표계의 한 점은 기준(Origin)에서의 거리를 좌표로 합니다.  그리고 기준(Origin)을 중심으로 증가하는 방향과 감소하는 방향이 있습니다. 만일 기준(origin)이 0인경우 양수는 값이 증가하는 방향이 되고 음수는 양이 감소하는 방향을 나타냅니다.

 

반대로 직선상의 한 점은 한 좌표값으로 표현할 수 있습니다. 즉, 1차원 좌표계의 한점은 한개의 변수값을 나타냅니다.

 

한 변수의 변수값(데이터)을 시각적으로 표현할 때 1차원(직선)좌표계를 많이 사용합니다. 그런데 데이터가 많아서 점이 겹쳐서 표현되는 경우, 빈도수를 나타내는 축을 변수축과 직각으로 만들고 번수값에 간격을 두어 다른 축에 빈도수를 표현합니다. 이를 도수분포도라고 하며 상대도수를 표현하는 경우는 상대도수분포도이고 히스토그램으로 표현하기도 합니다. 


3. 실습

3.1. 구글시트

회원의 데이터링크 계정으로 구글시트가 복사됩니다.


1차원(직선)좌표계

3.2. 구글시트 함수

=준비 중 입니다. 


3.3. 실습강의

데이터

범위

히스토그램



4. 용어와 수식

4.1 용어