2) экстенсивного коэффициента (верно)
3) средней величины
4) показателя соотношения
Объяснение:
Секторная и внутристолбиковая диаграммы — это два основных типа графического изображения экстенсивного коэффициента. Эти диаграммы широко используются в различных областях, включая экономику, бизнес-анализ, маркетинг и науку.
Секторные диаграммы
Секторные диаграммы также называют круговыми диаграммами. Они представляют собой круг, разделенный на несколько секторов. Каждый сектор соответствует определенной категории данных. Площадь каждого сектора пропорциональна значению соответствующих данных.
Например, если мы хотим показать расходы компании на зарплату ее работников за месяц, мы можем использовать секторную диаграмму, чтобы проиллюстрировать процент расходов на зарплату от общего бюджета компании.
Внутристолбиковые диаграммы
Внутристолбиковые диаграммы показывают данные в виде столбиков, где высота каждого столбика соответствует значению данных. Однако в отличие от обычных столбиковых диаграмм, внутри каждого столбика могут быть разделы, которые представляют собой процентное соотношение категорий данных.
Например, если мы хотим показать расходы компании на маркетинг за год, мы можем использовать внутристолбиковую диаграмму, чтобы проиллюстрировать процент расходов на рекламу, исследования рынка и т.д.
Заключение
Секторные и внутристолбиковые диаграммы — это простые и эффективные способы изображения экстенсивного коэффициента. Они позволяют легко и наглядно представить относительные размеры категорий данных и процентное соотношение между ними. Выбор между секторными и внутристолбиковыми диаграммами зависит от типа данных, которые нужно изобразить, а также от особенностей конкретной задачи.
Секторная и внутристолбиковая диаграммы — это два популярных типа диаграмм, которые используются для изображения экстенсивного коэффициента. Экстенсивный коэффициент является одним из способов измерения показателей, которые зависят от размера объекта или явления.
Секторная диаграмма
Секторная диаграмма представляет собой круг, разделенный на секторы. Каждый сектор отображает величину показателя в процентах. В центре круга часто располагается заголовок или общий показатель.
Пример использования секторной диаграммы: если необходимо проиллюстрировать доходы разных отделов компании, можно использовать секторную диаграмму, где каждый отдел будет представлен своим сектором. Больший размер сектора будет указывать на более высокий доход.
Внутристолбиковая диаграмма
Внутристолбиковая диаграмма также изображает величину показателя, но в виде колонок. При этом каждая колонка имеет свой цвет и высоту, которые соответствуют значению показателя. Как и в случае с секторной диаграммой, можно использовать заголовок или общий показатель.
Пример использования внутристолбиковой диаграммы: если необходимо проиллюстрировать расходы компании на различные виды расходов, можно использовать внутристолбиковую диаграмму, где каждый вид расходов будет представлен своей колонкой. Большая высота колонки будет указывать на более высокие затраты.
В целом, чтобы выбрать подходящую диаграмму для изображения экстенсивного коэффициента нужно определиться с тем, какие данные требуется представить и какой тип диаграммы лучше отразит эти данные.
Секторная диаграмма представляет собой круг, разделенный на несколько секторов, каждый из которых соответствует определенной части всего значения. Внутристолбиковая диаграмма состоит из нескольких столбиков, расположенных рядом друг с другом и показывает изменение значений в период времени.
Экстенсивный коэффициент отражает зависимость величины какого-либо явления от объема или площади. Например, экстенсивный коэффициент может использоваться для оценки производительности компании по ее выручке — чем больше выручка, тем выше производительность.
Для создания таких диаграмм можно использовать специальные программы, такие как Microsoft Excel или Google Sheets. С помощью этих программ можно легко создавать графические представления данных и анализировать их.
Важно помнить, что графические представления данных должны быть простыми и понятными для чтения. Если графика становится сложной или запутанной, то это может затруднить понимание данных и усложнить процесс принятия решений на основе этих данных.