Как использовать этот scatter plot maker?

Подробнее о диаграммах рассеяния : Диаграммы рассеяния - это двумерные графические устройства. Термин "двумерный" означает, что он строится для анализа типа связи между двумя интервальными переменными \(X\) и \(Y\). Данные должны быть представлены в виде упорядоченных пар \((X_i, Y_i)\), и эти пары наносятся на набор декартовых осей.

Обычно для оценки наличия или отсутствия линейной связи между переменными \(X\) и \(Y\) используется диаграмма рассеяния, но могут быть и другие виды нелинейной связи (квадратичная, экспоненциальная и т.д.). Существование линейной связи оценивается путем определения того, насколько плотно данные располагаются вокруг прямой линии.

Пары данных \((X_i, Y_i)\), слабо сгруппированные вокруг прямой линии, имеют слабую или несуществующую линейную связь, тогда как пары данных \((X_i, Y_i)\), плотно сгруппированные вокруг прямой линии, имеют сильную линейную связь. Возможность быстро оценить линейную связь между двумя переменными является одной из основных целей использования генератора диаграмм рассеяния.

Численный (количественный) способ оценки степени линейной связи для набора пар данных заключается в вычислении показателя коэффициент корреляции .

Как построить диаграмму рассеяния?

Студенты часто задаются вопросом, как построить диаграмму рассеяния. Как правило, диаграмма рассеяния строится с помощью какого-либо вычислительного программного обеспечения, например Excel. Обычно стили и цветовые схемы могут немного меняться, но в общих чертах график рассеяния, который вы можете построить с помощью этого графопостроителя, выглядит очень похоже на те, которые предоставляет Excel или любой другой пакет программ.

Если вы собираетесь построить диаграмму рассеяния вручную, то все немного сложнее: Вам нужно разобраться с соответствующими осями x и y и их соответствующими масштабами. Затем необходимо определить каждую пару \((X, Y)\) и расположить ее на плоскости, соблюдая соответствующий масштаб, определенный для каждой из осей.

Как вы можете описать корреляцию диаграммы рассеяния?

Диаграмма рассеяния используется для оценки степени линейной связи между двумя переменными. Чем сильнее степень линейной связи, тем ближе абсолютное значение показателя корреляция будет равна 1.

В общих чертах, глядя на график рассеяния, мы можем оценить силу линейной связи между двумя переменными, но чтобы получить точную величину, необходимо вычислить численное значение соответствующего коэффициента корреляции.

Например, приведенная ниже диаграмма рассеяния показывает слабую степень положительной линейной связи, поэтому можно ожидать, что коэффициент корреляции будет положительным, но близким к нулю.

С другой стороны, на приведенном ниже графике мы имеем умеренно сильную степень положительной линейной связи, поэтому можно ожидать, что коэффициент корреляции будет положительным, относительно близким к 1, но не слишком близким.

Наконец, на приведенной ниже диаграмме рассеяния мы имеем сильную степень положительной линейной связи, поэтому можно ожидать, что коэффициент корреляции будет положительным, то есть близким к 1.

Связь между корреляцией и линейной регрессией

Когда две переменные X и Y демонстрируют значительную степень линейной связи, тогда имеет смысл оценить a модель линейной регрессии для того, чтобы предсказать одну переменную в терминах другой.

Для оценки модели вида Y = a + b X + e, a калькуляторы наименьших квадратов необходимо будет использовать. Этот подход заключается в нахождении параметров линии, которая минимизирует сумму квадратов ошибок.

Какие еще графопостроители я могу использовать?

Другие графопостроители, доступные на нашем сайте, - это наши Создатель диаграммы Парето , круговая диаграмма , график огибающей и Создатель гистограммы , просто чтобы упомянуть несколько.