如何使用这个散点图制作工具？

关于散点图的更多信息 :散点图是双变量的图形装置。术语 "双变量 "意味着它是用来分析两个区间变量\(X\)和\(Y\)之间的关联类型。数据需要以有序对\((X_i, Y_i)\)的形式出现,这些对被绘制在一组笛卡尔轴上。

通常,散点图用于评估变量\(X\)和\(Y\)是否有线性关联,但也可能有其他类型的非线性关联（二次型,指数型等）。线性关联的存在是通过确定数据围绕直线的紧密程度来评估的。

松散地聚集在直线周围的数据对\((X_i, Y_i)\)具有弱的或不存在的线性关联,而紧密地聚集在直线周围的数据对\((X_i, Y_i)\)则具有强的线性关联。能够快速评估两个变量之间的线性关联是使用散点图生成器的主要目的之一。

评估一组数据对的线性关联程度的一种数字（定量）方式是通过计算 相关系数 .

你如何制作散点图？

学生们经常想知道他们如何绘制散点图。通常情况下,散点图将使用某种计算软件,如Excel来制作。通常情况下,样式和颜色方案可能会有一些变化,但一般来说,你可以用这个绘图器制作的散点图看起来与Excel或其他不同的软件包提供的散点图非常相似。

如果你要手工制作散点图,那么事情就有点复杂了：你需要处理相应的X和Y轴,以及它们相应的比例。然后,你需要识别每一对\((X, Y)\),并将其定位在平面上,尊重为每个轴定义的相应比例。

你如何描述散点图的相关性？

散点图是用来评估两个变量之间的线性关联程度的。我们看到的线性关联程度越强,越接近于 相关性 将到1。

一般来说,通过观察散点图,我们可以估计两个变量之间的线性关联的强度,但为了得到一个精确的幅度,我们需要计算相应的相关系数的数值。

例如,下面的散点图显示了一个微弱的正线性关联程度,所以人们期望相关系数是正的,但接近于零。

另一方面,在下面的散点图中,我们有一个中等程度的正线性关联,所以人们期望相关系数是相对接近1的正数,但不是太接近。

最后,在下面的散点图中,我们有很强的正向线性关联程度,所以人们会期望相关系数是接近1的正数。

相关性和线性回归之间的联系

当两个变量X和Y表现出明显的线性关联程度时,那么估计一个 线性回归模型 以此来预测一个变量与另一个变量的关系。

为了估计一个Y=a+b X+e的模型,a 最小二乘法计算器 将需要使用。这种方法包括寻找使平方误差之和最小的线的参数。

我还可以使用哪些制图机？

我们网站中的其他图表制作者有：我们的 帕累托图制作器 , 饼图制造商 , 曲线图 和 条形图制作器 ,仅举几例。