Abstract-Driven av förmågan att generera allt större, alltmer komplexa data, det finns ett akut behov i forskarsamhället av skalbara analysmetoder som snabbt kan identifiera betydande trender i vetenskapliga data. Query-Driven Visualiseringsstrategier (QDV) är bland de små undergrupper av tekniker som kan behandla både stora och mycket komplexa datamängder. Detta dokument utökar nyttan av QDV strategier med en statistikbaserad ram som integrerar icke-parametrisk distribution skattning tekniker med en ny segmenteringsstrategi för att visuellt identifiera statistiskt signifikanta trender och funktioner inom lösningen utrymme för en fråga. I detta ramverk, frågefördelning uppskattningar hjälper användare att interaktivt utforska sin fråga lösning och visuellt identifiera de regioner där det kombinerade beteendet hos begränsade variabler är viktigast, statistiskt, för deras undersökning. Vår nya segmenteringsstrategi utökar distributionsskattningsanalysen genom att visuellt förmedla varje variabels individuella betydelse till dessa regioner med hög statistisk signifikans. Vi visar analysen fördelar dessa två strategier ger och visar hur de kanske används för att underlätta förfining av begränsningar över variabler som uttrycks i en användares fråga. Vi tillämpar vår metod på datamängder från två olika vetenskapliga områden för att visa dess breda tillämplighet.
Gosink m.fl. REF använder en frågestyrd visualisering med ett statistikbaserat ramverk.
An Application of Multivariate Statistical Analysis for Query-Driven Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}