统计学中存在两类错误这两类错误主要是在统计学假设检验中所出现的，因此，先要了解假设检验的基本概念。假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0H_0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0H_0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显

1 地球与生存环境        人类长期以来对地球和周遭自然环境进行观测来研究和了解自己生存的自然空间，科学家们也通过建立数学模型来模拟环境的变化。这些观测和模拟得到的数据通常包含了地理空间中的位置信息，因此自然需要用到地理信息可视化来呈现数据，最常见的是与气象相关的数据。         图1 基于实测数据的全美风势可视化。http://hint.fm/wind/gallery/o

1 高维多元数据         每个数据对象有两个或两个以上独立或者相关属性的数据。高维指数据具有多个独立属性，多元指数据具有多个相关属性。由于研究者在很多情况下不确定数据的属性是否独立，因此通常简单地称之为多元数据。例如：电脑配置。       高维多元数据（Multidimensional Multivariate Data）的可视化挑战对于高维多元数据，以统计和基本

3 空间向量场数据可视化        向量场数据在科学计算和工程应用中占有非常重要的地位，如飞机设计、气象预报、桥梁设计、海洋大气建模、计算流体动力学模拟和电磁场分析等。向量场的每个采样点处理的数据是一个向量，表达的方向性催生了与标量场完全不同的可视化方法。向量场可视化的主要目标是：展示场的导向趋势信息；表达场中的模式；识别关键特征区域。通常，向量场数据来源于数据值模拟，如计算流体力学（

数据可视化分为：科学可视化、信息可视化，可视化分析学这三个主要分支。    科学可视化，处理科学数据，面向科学和工程领域的科学可视化，研究带有空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算模拟数据和医疗影像数据等，重点探索如何有效地呈现数据中几何、拓扑和形状特征。信息可视化，处理对象是非结构化、非几何的抽象数据，如金融交易、社交网络和文本数据，其核心挑战是如何针对大尺度高维数据减少视觉混淆对有用信

2015 年，优秀的可视化作品生机勃勃，我可以确定，明年也会有很多好作品。横跨不同主题和应用形式的项目大量涌现，但如果让我选一个年度主题的话，那一定是“教学”，不管是通过解释说明，模拟说明还是深刻分析的方式。有时候会感到可视化创作者很大胆，试着让读者们不再用惯有的思维方式来理解数据和统计学。我很喜欢这一点。以下是我选出的 2015 最佳项目。按照惯例，排名不分先后。同时，也有很多不在这个名单上

时间是一个非常重要的维度和属性，随时间变化、带有时间属性的数据称为时变数据。处理时变型数据的方法有时候又与顺序型数据有想通之处。从宏观上看，数据类型包括数值型、有序型和类别型三类。其中，任意两个有序型数据之间都具有某种顺序关系，而数值型数据可看成某种有具体数值的有序型数据。       ①以时间轴排列的时间序列数据，如：个人摄像机采集的视频序列、各种传感器设备获取的监控数据和故事股票交易数据、

多维度（multi-dimensional）、多变量（multi-variate）、多模态(multi-modal)、多趟（multi-run）与多模型（multi-model）。多维度表达物理空间中独立变量的维数；多变量表达变量和属性的数目，表示数据所包含信息和属性的多寡；多模态强调获取数据的方法不同，以及各自对应的数据组织结构和尺度的不同；多趟和多模型亦可表示数据所含信息，但和多变量属于不同的

网络可视化工具Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。可用作：探索性数据分析，链接分析，社交网络分析，生物网络分析等。     Gephi是一个应用于各种网络、复杂系统和动态分层图的交互可视化与探索平台，支持Windows、linux和Mac等各种操作系统。Gephi提供了各类代表性图布局方

如何在同一个图层中添加 不同颜色的要素？ var highlightLayer= new ol.layer.Vector({source: new ol.source.Vector()});var highllightSource = highlightLayer.getSource(); var colorSet = ['#1fca04','#cf5a34','#