इस स्कैटर प्लॉट निर्माता का उपयोग कैसे करें?

स्कैटरप्लॉट्स के बारे में अधिक : स्कैटरप्लॉट्स बीवरिएट ग्राफिकल डिवाइस हैं।शब्द "बीवरिएट" का अर्थ है कि इसका निर्माण दो अंतराल चर \(X\) और \(Y\) के बीच संबंध के प्रकार का विश्लेषण करने के लिए किया गया है।डेटा को आदेशित जोड़े के रूप में आने की आवश्यकता है \((X_i, Y_i)\), और उन जोड़े को कार्टेशियन कुल्हाड़ियों के एक सेट में प्लॉट किया जाता है।

आमतौर पर, एक स्कैटरप्लॉट का उपयोग यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि चर \(X\) और \(Y\) में एक रैखिक एसोसिएशन है, लेकिन अन्य प्रकार के गैर-रैखिक संघ (द्विघात, घातीय, आदि) हो सकते हैं।एक रैखिक एसोसिएशन के अस्तित्व का आकलन यह स्थापित करके किया जाता है कि डेटा एक सीधी रेखा के आसपास कितनी कसकर है।

डेटा जोड़े \((X_i, Y_i)\) जो कि एक सीधी रेखा के चारों ओर शिथिल रूप से क्लस्टर किए जाते हैं, एक कमजोर या गैर-मौजूदा रैखिक एसोसिएशन होता है, जबकि डेटा जोड़े \((X_i, Y_i)\) जो एक सीधी रेखा के चारों ओर कसकर क्लस्टर होते हैं, एक मजबूत रैखिक एसोसिएशन होता है।दो चर के बीच रैखिक एसोसिएशन का जल्दी से आकलन करने में सक्षम होने के नाते एक स्कैटर प्लॉट जनरेटर का उपयोग करने के मुख्य उद्देश्यों में से एक है।

डेटा जोड़े के एक सेट के लिए रैखिक एसोसिएशन की डिग्री का आकलन करने का एक संख्यात्मक (मात्रात्मक) तरीका है अफ़रोट ।

How do you make a scatter plot?

छात्र अक्सर आश्चर्य करते हैं कि वे एक तितर बितर साजिश कैसे कर सकते हैं।आमतौर पर, एक्सेल जैसे किसी प्रकार के कम्प्यूटेशनल सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके एक स्कैटरप्लॉट बनाया जाएगा।आमतौर पर, शैलियाँ और रंग योजनाएं थोड़ी बदल सकती हैं, लेकिन सामान्य शब्दों में आप इस ग्राफर के साथ बना सकते हैं, जो कि एक्सेल या किसी अन्य अलग -अलग सॉफ़्टवेयर पैकेज द्वारा प्रदान किए गए लोगों के समान दिखता है।

यदि आप हाथ से एक तितर बितर भूखंड बनाने जा रहे हैं, तो चीजें थोड़ी अधिक विस्तृत हैं: आपको संबंधित एक्स और वाई कुल्हाड़ियों और उनके संबंधित तराजू से निपटने की आवश्यकता है।फिर, आपको प्रत्येक जोड़ी की पहचान करने की आवश्यकता है

How can you describe the correlation of a scatter plot?

दो चर के बीच रैखिक एसोसिएशन की डिग्री का आकलन करने के लिए एक स्कैटरप्लॉट का उपयोग किया जाता है।रैखिक एसोसिएशन की डिग्री जितनी मजबूत होती है, हम उतने ही पूर्ण मूल्य के करीब होते हैं सह - संबंध 1 के लिए होगा।

सामान्य शब्दों में, स्कैटरप्लॉट को देखकर हम दो चर के बीच रैखिक एसोसिएशन की ताकत का अनुमान लगा सकते हैं, लेकिन एक सटीक परिमाण प्राप्त करने के लिए, हमें संबंधित सहसंबंध गुणांक के संख्यात्मक मूल्य की गणना करने की आवश्यकता है।

उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया स्कैटरप्लॉट सकारात्मक रैखिक एसोसिएशन की एक कमजोर डिग्री दिखाता है, इसलिए कोई भी सहसंबंध गुणांक सकारात्मक होने की उम्मीद करेगा लेकिन शून्य के करीब होगा।

दूसरी ओर, नीचे दिए गए स्कैटरप्लॉट में हमारे पास सकारात्मक रैखिक एसोसिएशन की एक मजबूत मजबूत डिग्री है, इसलिए एक सहसंबंध गुणांक को सकारात्मक होने की उम्मीद करेगा जो अपेक्षाकृत 1 के करीब है लेकिन बहुत करीब नहीं है।

अंत में, नीचे दिए गए स्कैटरप्लॉट में हमारे पास सकारात्मक रैखिक एसोसिएशन की एक मजबूत डिग्री है, इसलिए एक सहसंबंध गुणांक को सकारात्मक होने की उम्मीद करेगा जो 1 के करीब है।

The link between correlation and linear regression

जब दो चर x और y रैखिक एसोसिएशन की एक महत्वपूर्ण डिग्री प्रदर्शित करते हैं, तो यह अनुमान लगाने के लिए समझ में आता है रेखीय प्रतिगमन मॉडल , दूसरे के संदर्भ में एक चर की भविष्यवाणी करने के लिए।

फॉर्म के एक मॉडल का अनुमान लगाने के लिए y = a + b x + e, a कम से कम वर्ग कैलकुलेटर उपयोग करने की आवश्यकता होगी।इस दृष्टिकोण में एक पंक्ति के मापदंडों को ढूंढना होता है जो वर्ग त्रुटियों के योग को कम करता है।

मैं अन्य ग्राफ निर्माताओं का उपयोग कर सकता हूं?

अन्य ग्राफ निर्माता जो हमारी साइट में उपलब्ध हैं, वे हमारे हैं पायरेत्तो चर्टन्टाता , तमाम , सराय और बार चार्ट सम्राटा , बस कुछ का उल्लेख करने के लिए।