‌统计图本质上是一种数学模型‌，它通过图形化方式呈现数据间的数学关系，而非直接模拟物理实体。其核心价值在于用数学逻辑（如坐标系、比例尺）抽象化数据规律，帮助人们快速理解复杂信息。

以下是具体分析：

1. ‌数学属性明确‌
   统计图的构建依赖严格的数学规则：柱状图的高度对应数值大小，折线图的斜率反映变化速率，饼图的圆心角计算遵循百分比公式。这些图形元素本质是数学关系的可视化表达。

2. ‌物理特征缺失‌
   与物理模型不同，统计图不涉及物质材料或力学原理。例如，气温折线图中的"曲线"并非真实热力运动轨迹，仅是温度数据的数学映射，不具备物理实体的可触摸性或空间占用。

3. ‌抽象化数据处理‌
   统计图通过标准化处理（如归一化、对数转换）剥离数据的物理背景。同一组GDP数据既可绘制为柱状图也可转化为雷达图，这种灵活性证明其数学模型本质——图形形态由数学需求决定，而非物理约束。

4. ‌应用场景佐证‌
   在量子力学等物理研究中，统计图仅用于展示实验数据的数学分布（如概率密度函数），而粒子加速器等物理模型才真正模拟物质相互作用过程，二者分工清晰。

‌总结‌：统计图是数据世界的"数学翻译器"，用视觉语言传递数值逻辑。选择统计图时，应关注其数学表达能力（如趋势对比、分布呈现），而非追求物理仿真效果。