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 Benutzen Sie diese Ansicht, um einen Datensatz mit verschiedenen Diagrammtypen darzustellen.
+**Plot Viewer**
 {{:wiki:screen_start_arrow.png?400|}}
-Wechseln Sie zur Plot-Ansicht, in dem Sie den ”Plot Viewer”-Button (siehe Pfeil) bestätigen.
+Fig: Wechseln Sie zur Plot-Ansicht, in dem Sie den ”Plot Viewer”-Button (siehe Pfeil) bestätigen.
+{{:wiki:screen_nodata_arrow.png?400|}}
+Fig: Laden Sie einen Datensatz mit dem gezeigten Button (siehe Pfeil). Ein Dateidialog erscheint, der Sie auffordert eine CSV-Datei zu öffnen
+{{:wiki:screen_scatter_annotated.png?400|}}
+Fig: In der Diagrammauswahl im linken Seitenbereich (orange markiert) lässt sich nun der Diagrammtyp wählen. Im Einstellungsbereich (rot markiert) kann er weiter angepasst werden. Der “Save as Image”-Button (siehe blauer Pfeil) öffnet einen Dateidialog zum speichern des aktuellen Diagramms als Bilddatei.
+**Scatterplot**
+{{:wiki:screen_scatter.png?400|}}
+Fig: Der Scatter plot (dt. “Streudiagramm”) setzt zwei Dimensionen in Beziehung. Im Einstellungsbereich lassen sich die Dimensionen für die X- und Y-Achse auswählen.
+**Histogram**
+{{:wiki:screen_histo.png?400|}}
+Fig: Ein Histogramm zeigt die Verteilung der Werte innerhalb einer Dimension an. Dazu wird jeder Wert einer Klasse zugeordnet,
+die einen bestimmen Wertebereich abdeckt. Der Einstellungsbereich bietet die Möglichkeit die
+Dimension und die Anzahl der Klassen (engl. “bins”) zu wählen. Darüber hinaus kann die Skala der Y-Achse angepasst werden:
+“Absolute”   Anzahl der Datenpunkte in einer Klasse,
+“Relative”   Anzahl der Datenpunkte in einer Klasse geteilt durch die Gesamtzahl aller Datenpunkte
+**Line Plot**
+{{:wiki:screen_lines.png?400|}}
+Fig: Der Line Plot zeigt jeden Datenpunkt aller Dimensionen an und eignet sich daher vor allem für
+kleinere Datensätze. Jeder
+Dimension wird hierbei eine farbige Linie zugeordnet, die die Werte für diese Dimension in der Reihenfolge des Datensatzes beschreibt.
+**Kernel Density Estimation (one dimension)**
+{{:wiki:screen_kde_one.png?400|}}
+Fig: Die Kernel Density Estimation (KDE, dt. “Kerndicheschätzung”) beschreibt die Verteilung der Werte innerhalb einer Dimension
+und ist damit mit dem Histogramm vergleichbar. Statt die Werte in Klassen einzuordnen werden hier eine Normalverteilungen benutzt, um die
+Dichte der Werte darzustellen. Im Einstellungsbereich lässt sich die Dimension auswählen sowie die Bandbreite (Sigma) der Normalverteilungen.
+**Kernel Density Estimation (all dimensions)**
+{{:wiki:screen_kde_all.png?400|}}
+Fig: Dieser Diagrammtyp zeigt die KDE für alle Dimensionen an. Im Einstellungsbereich lässt dich die Bandbreite (Sigma) wählen.
+**Box Plot**
+{{:wiki:screen_box.png?400|}}
+Fig: Dieser Diagrammtyp zeigt die Fünf-Punkte-Zusammenfassung
+(Median, die beiden Quartile und die beiden Maxima) für alle
+Dimensionen. Jede Dimension wird durch eine Box mit zwei Antennen dargestellt.
+Die Antennen zeigen die Maxima (größter und kleinster Wert) an.
+Die untere und obere Kante der Box zeigt die Quartile (0,25- und 0,75-Quantil) und
+die horizontale Linie durch die Box zeigt den Median an.

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