什么是散点图?

统计目标之一是组织和显示数据健康知识讲座观后感。很多时候,一种方法是使用图表,图表或表格。使用配对数据时,有用的图形类型是散点图。这种类型的图形使我们能够通过检查平面中的点散射来轻松有效地探索我们的数据。

Paired Data

值得强调的是,散点图是一种用于配对数据的图形。这是一种数据集,其中我们的每个数据点都有两个与其相关的数字。这种配对的常见例子包括:

  • 治疗前后的测量。这可以采取学生在预测试中的表现形式,然后再进行后测。
  • 匹配对实验设计。对照组中有一个人,治疗组中有另一个人。
  • 来自同一个人的两次测量。例如,我们可以记录100人的体重和身高。

2D图

我们将从散点图开始的空白canvas是笛卡尔坐标系。由于可以通过绘制特定矩形来定位每个点,因此也称为矩形坐标系。矩形坐标系可以通过以下方式设置:

  1. 从水平数字线开始。这被称为x-轴。
  2. 添加一条垂直数字线。与x-轴相交,以使两条线的零点相交。第二条数字线称为y-轴。
  3. 数字线的零点相交的点称为原点。

现在我们可以绘制我们的数据点。我们对中的**个数字是x-坐标。它是远离y轴的水平距离,因此也是原点。我们向右移动,得到正值50 x 51,向左移动of负值x的原点。

我们对中的第二个数字是y坐标。它是远离x轴的垂直距离。从x轴上的原始点开始,向上移动y的正值,向下移动y的负值。

然后我们图表上的位置标有一个点。我们对数据集中的每个点重复此过程。结果是点的散射,这给出了散点图的名称。

解释和回应

剩下的一个重要指令是要注意哪个变量在哪个轴上。如果我们的配对数据由解释和响应配对组成,则解释变量在x轴上指示。如果两个变量都被认为是解释性的,那么我们可以选择在x轴上绘制哪个变量,在y轴上绘制哪个变量。

散点图

的特征

散点图有几个重要特征。通过识别这些特征,我们可以发现有关数据集的更多信息。这些功能包括:

  • 我们变量的总体趋势。正如我们从左到右阅读的那样,大局是什么?向上模式,向下还是周期性?
  • 总体趋势的任何异常值。这些与我们其余数据的异常值是什么,还是有影响力的点?
  • 任何趋势的形状。这是线性的,指数的,对数的还是其他的?
  • 任何趋势的力量。数据与我们确定的整体模式有多接近?

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可以使用线性回归和相关的统计技术分析呈现线性趋势的散点图。可以对非线性的其他类型的趋势执行回归。

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