Scatterplot


#|A|B|C|D|E|F|G|H|I|J|K|L|M|N|O|P|Q|R|S|T|U|V|W|X|Y|ZIndex 


Scatterplot - phiên bản ngắn

Đồ thị được sử dụng để hiển thị các cặp X liên tục và dữ liệu Y. Một đồ thị cho thấy mối quan hệ hoặc tương quan giữa hai yếu tố hoặc biến.


Scatterplot - phiên bản dài

đồ phân tán hoặc scattergraph là một loại sơ đồ toán học bằng cách sử dụng các tọa độ Cartesian để hiển thị các giá trị cho hai biến cho một tập hợp các dữ liệu. Dữ liệu được hiển thị như là một tập hợp các điểm, có giá trị của một biến xác định vị trí trên trục ngang và giá trị của biến khác xác định vị trí trên các trục thẳng đứng. Loại cốt truyện này cũng được gọi là một biểu đồ phân tán, scattergram, sơ đồ phân tán hoặc biểu đồ tán xạ.

Một biểu đồ phân tán được sử dụng khi một biến tồn tại được dưới sự kiểm soát của người thử nghiệm. Nếu một tham số tồn tại hệ thống tăng lên và / hoặc giảm đi khác, nó được gọi là tham số kiểm soát hay biến độc lập và thông vẽ dọc theo trục ngang. Biến đo hoặc phụ thuộc là thông được vẽ dọc theo trục thẳng đứng. Nếu không có biến phụ thuộc tồn tại, cả hai loại biến có thể được vẽ trên một trong hai trục và một âm mưu phân tán sẽ minh họa chỉ có mức độ tương quan (không phải nguyên nhân) giữa hai biến.

Một âm mưu phân tán có thể đề nghị các loại khác nhau của mối tương quan giữa các biến với khoảng tin cậy nhất định. Các mối tương quan có thể được tích cực (tăng), âm (giảm), hoặc vô giá trị (không tương quan). Nếu mô hình của các dấu chấm dốc từ dưới bên trái phía trên bên phải, nó cho thấy một mối tương quan tích cực giữa các biến đang được nghiên cứu. Nếu mô hình các điểm dốc từ phía trên bên trái để dưới bên phải, nó cho thấy một mối tương quan tiêu cực. Một dòng phù hợp nhất (còn gọi là 'xu hướng') có thể được rút ra để nghiên cứu mối tương quan giữa các biến. Một phương trình cho các mối tương quan giữa các biến có thể được xác định phù hợp với thủ tục thành lập tốt nhất.

Đối với một mối tương quan tuyến tính, các thủ tục phù hợp nhất được biết đến như hồi quy tuyến tính và được đảm bảo để tạo ra một giải pháp đúng trong một thời gian hữu hạn. Không có thủ tục phù hợp với phổ quát tốt nhất được đảm bảo để tạo ra một giải pháp chính xác cho mối quan hệ tùy ý. Một biểu đồ phân tán cũng rất hữu ích khi chúng ta muốn xem làm thế nào hai bộ dữ liệu so sánh đồng ý với nhau. Trong trường hợp này, một đường dây nhận dạng, tức là, y = x dòng, hoặc một dòng 1:1, thường được vẽ như một tài liệu tham khảo. Hai bộ dữ liệu đồng ý, càng có nhiều phân tán có xu hướng tập trung trong vùng lân cận của dòng danh tính, nếu hai tập hợp dữ liệu có số lượng giống nhau, phân tán rơi trên dòng nhận dạng chính xác.

Một trong những khía cạnh mạnh mẽ nhất của một âm mưu phân tán, tuy nhiên, là khả năng của mình để hiển thị các mối quan hệ phi tuyến giữa các biến. Hơn nữa, nếu dữ liệu được đại diện bởi một mô hình hỗn hợp của các mối quan hệ đơn giản, các mối quan hệ này sẽ được trực quan rõ ràng là mô hình chồng. Sơ đồ phân tán là một trong những công cụ cơ bản của kiểm soát chất lượng.


Chartitnow

Advertising





Định nghĩa bằng tiếng Trung Quốc | Định nghĩa bằng tiếng Pháp | Định nghĩa trong tiếng Ý | Định nghĩa trong tiếng Tây Ban Nha | Định nghĩa bằng tiếng Hà Lan | Định nghĩa bằng tiếng Bồ Đào Nha | Định nghĩa bằng tiếng Đức | Định nghĩa bằng tiếng Nga | Định nghĩa trong tiếng Nhật | Định nghĩa trong tiếng Hy Lạp | Định nghĩa ở Thổ Nhĩ Kỳ | Định nghĩa trong tiếng Do Thái | Định nghĩa bằng tiếng Ả Rập | Định nghĩa trong tiếng Thụy Điển | Định nghĩa trong tiếng Hàn | Định nghĩa bằng tiếng Hindi | Định nghĩa tiếng Việt | Định nghĩa bằng tiếng Ba Lan | Định nghĩa tiếng Thái