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雷达卡
我以前用过一阵Mathmatica，它里面的画图会自动调整，随着数值范围的不一样，图像显
示的精细程度，大小都不一样，我不知道软件的设计者用了怎样的规则规定这个，我推测
他假设在怎样的一个精细程度或者包含怎么样多信息的一个图就是在视觉上有意义的，比
如，人的视觉一下子一般能分辨五到九个同层次的变化。引申一步，一副“经典”的油画富
含很多层次的信息，可粗看也看细细琢磨。对实用层次的图表，应该是展示出最想表达意
义的那层变化为最好。
同分布的参数比较
前面我们探讨出什么样的东西属于一个一致性空间。比如，我现在要定义一个一致性空间：先定义若干个中心，\xi_1,\xi_2,...,\xi_n；再定义它的差异参数：一致性差异和的方差\sigma。对于不同的一致性空间，\sigma的取值不同会对具体问题产生怎样
的影响？这是一个很有价值的问题。当然对于现实问题，n取值是有限的。但是，可以将后面的中心定义为0，随机波动也定义成0，就可以使用我们之前在极限情况下的结果了！这启示我们标准正态分布的推导过程还得必须完成！
不同分布的参数比较
用Shiny包能做出很不错的可视化界面。只是不知道能不能嵌入到网页里面。观看参数变化的过程并不能帮助我们深刻的理解
一种分布。我们知道数学中总有将数据标准化的操作。度量星球之间的距离用光年，度量人走路的速度用米/秒，度量分子、
原子运动的长度用纳米。度量的意义在于比较，比较两个星际轨迹，两个人速度，两类构成粒子。一方面比较量，另一方面
可以比较结构，比如，行星运动和粒子运动。在社会生活中，比较用户数量，比较用户构成。随机变量的分布是结构，不同的分布结构。如果在两个分布之间参数比较，要比较各自参数在其分布中的作用，得到其估计的方式。
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