Graphique en pointillés¶
Un graphique en pointillés (également connu sous le nom de diagramme en points ou graphique en bandes) affiche uniquement les prix de clôture pour la période sélectionnée sous forme de points, tout comme le graphique linéaire mais sans les relier.
Ce type de graphique est utilisé pour représenter graphiquement certaines tendances ou certains regroupements de données. Un graphique en pointillés est similaire à un histogramme car il affiche le nombre de points de données qui tombent dans chaque catégorie ou valeur sur l'axe, montrant ainsi la distribution d'un ensemble de données.
Les graphiques en pointillés sont bien connus comme étant la méthode que la Réserve fédérale américaine (Fed) utilise pour transmettre ses perspectives de taux d'intérêt de référence des fonds fédéraux lors de certaines réunions du Federal Open Market Committee (FOMC).
Les membres du FOMC placent des points sur le graphique en pointillés indiquant leurs projections pour les taux d'intérêt futurs dans les années suivantes et à plus long terme.
Principes du graphique en pointillés ¶
Un graphique en pointillés regroupe visuellement le nombre de points de données dans un ensemble de données en fonction de la valeur de chaque point. Cela donne une représentation visuelle de la distribution des données, similaire à un histogramme ou à une fonction de distribution de probabilité.
Les graphiques en pointillés permettent une analyse visuelle rapide des données pour détecter la tendance centrale, la dispersion, l'asymétrie et la modalité des données.
Les graphiques en pointillés sont généralement organisés avec un axe montrant l'écart de valeurs ou de catégories le long duquel les points de données sont regroupés et un deuxième axe montrant le nombre de points de données dans chaque groupe. Les points peuvent être empilés verticalement ou horizontalement pour afficher le nombre de groupes afin de faciliter la comparaison. Les graphiques en pointillés fonctionnent mieux pour les ensembles de données plus petits, car le nombre de points peut devenir moins gérable avec des ensembles de données plus grands.