Scatterplot


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Scatterplot - लघु संस्करण

ग्राफ़ निरंतर एक्स और वाई डेटा के जोड़े को प्रदर्शित किया जाता है. एक रिश्ता या दो कारकों या चर के बीच सहसंबंध ग्राफ दिखा.


Scatterplot - लंबे संस्करण

तितर बितर साजिश या scattergraph गणितीय आरेख का एक प्रकार कार्तीय निर्देशांक का उपयोग करने के लिए डेटा का एक सेट के लिए दो चर के लिए मान प्रदर्शित है. डेटा अंक, प्रत्येक एक क्षैतिज अक्ष और अनुलंब अक्ष पर स्थिति का निर्धारण अन्य चर के मूल्य पर स्थिति का निर्धारण करने चर के मूल्य होने का एक संग्रह के रूप में प्रदर्शित होता है. साजिश की इस तरह की भी एक स्कैटर चार्ट, scattergram, स्कैटर आरेख या तितर बितर ग्राफ कहा जाता है.

एक तितर बितर साजिश जब एक चर मौजूद है कि experimenter के नियंत्रण के अधीन है किया जाता है. यदि एक पैरामीटर मौजूद है कि व्यवस्थित और incremented है / या अन्य द्वारा decremented, यह नियंत्रण पैरामीटर या स्वतंत्र चर कहा जाता है और customarily क्षैतिज अक्ष के साथ प्लॉट. मापा या निर्भर चर customarily ऊर्ध्वाधर अक्ष के साथ प्लॉट है. यदि कोई आश्रित चर मौजूद है, चर के किसी भी प्रकार या तो अक्ष पर प्लॉट किया जा सकता है और एक तितर बितर साजिश दो चर के बीच केवल सहसंबंध की डिग्री (नहीं करणीय) उदाहरण देकर स्पष्ट करना होगा.

एक तितर बितर भूखंड एक निश्चित विश्वास अंतराल के साथ चर के बीच सहसंबंध के विभिन्न प्रकार का सुझाव कर सकते हैं. Correlations (बढ़ती) सकारात्मक, नकारात्मक (गिरने), या बातिल (असहसंबद्ध) हो सकता है. यदि ऊपरी सही करने के लिए छोड़ दिया कम से डॉट्स ढलानों के पैटर्न, यह अध्ययन किया जा रहा है चरों के बीच एक सकारात्मक सहसंबंध पता चलता है. यदि ऊपरी से डॉट्स ढलानों के पैटर्न को सही निचले बाएँ, यह एक नकारात्मक सहसंबंध पता चलता है. सबसे अच्छा फिट (वैकल्पिक 'ट्रेंडलाइन' कहा जाता है) की एक पंक्ति क्रम में चरों के बीच संबंध का अध्ययन करने के लिए तैयार किया जा सकता है. चरों के बीच संबंध के लिए एक समीकरण की स्थापना की सबसे फिट प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित किया जा सकता है.

एक रैखिक संबंध के लिए सबसे अच्छा फिट प्रक्रिया रेखीय प्रतिगमन के रूप में जाना जाता है और एक परिमित समय में एक सही समाधान उत्पन्न की गारंटी है. सबसे अच्छा फिट नहीं सार्वभौमिक प्रक्रिया मनमाने ढंग से संबंधों के लिए एक सही समाधान उत्पन्न की गारंटी है. एक तितर बितर साजिश भी बहुत उपयोगी है जब हम देखते हैं कैसे दो तुलनीय डेटा सेट एक दूसरे के साथ सहमत चाहते हैं. इस मामले में, एक पहचान लाइन है, यानी, प्र = एक्स लाइन, या एक 1:01 लाइन, अक्सर एक संदर्भ के रूप में तैयार की है. और दो डेटा सेट सहमत हैं, और scatters पहचान की लाइन के आसपास के क्षेत्र में ध्यान केंद्रित होते हैं, अगर दो डेटा सेट समान हैं संख्यानुसार, scatters बिल्कुल पहचान की लाइन पर गिर जाते हैं.

एक तितर बितर साजिश के सबसे शक्तिशाली पहलुओं में से एक, तथापि, इसके लिए चर के बीच nonlinear संबंधों को दिखाने की क्षमता है. इसके अलावा, यदि डेटा सरल रिश्तों का एक मिश्रण मॉडल द्वारा प्रतिनिधित्व किया है, इन रिश्तों नेत्रहीन आरोपित पैटर्न के रूप में स्पष्ट हो जाएगा. स्कैटर आरेख गुणवत्ता नियंत्रण के सात बुनियादी उपकरणों में से एक है.


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