Što je Scatterplot Grafikon u statistici?

Jedan od ciljeva statistike je organizacija i prikaz podataka. Mnogo puta jedan od načina za to je korištenje a grafikon, grafikon ili tablica. Pri radu sa upareni podaci, korisna vrsta grafa je rasipač. Ova vrsta grafa omogućava nam jednostavno i učinkovito istraživanje naših podataka ispitivanjem rasipanja točaka u ravnini.

Vrijedno je naglasiti da je rasipanje vrsta vrsta grafa koji se koristi za uparene podatke. Ovo je vrsta skupa podataka u kojoj svaka naša podatkovna točka ima dva broja povezana s njima. Uobičajeni primjeri takvih uparivanja uključuju:

• Mjerenje prije i nakon tretmana. To bi moglo biti u obliku izvedbe učenika na prethodnom testiranju, a kasnije i na posttestu.
• Eksperimentalni dizajn podudarnih parova. Ovdje je jedan pojedinac u kontrolnoj skupini, a drugi sličan je u skupini liječenja.
• Dva mjerenja od iste osobe. Na primjer, možemo zabilježiti težinu i visinu od 100 ljudi.

Prazno platno s kojim ćemo započeti za naš rasipač je kartezijanski koordinatni sustav. To se naziva i pravokutni koordinatni sustav zbog činjenice da se svaka točka može nalaziti crtanjem određenog pravokutnika. Pravokutni koordinatni sustav može postaviti:

1. Počevši s vodoravnom brojevnom linijom. To se naziva x-os.
2. Dodajte vertikalnu brojčanu liniju. Presijecati x-os na takav način da se nulta točka iz obje linije presijeca. Ovaj drugi brojevni red naziva se y-os.
3. Točka u kojoj se nulte naše brojevne linije presijecaju naziva se podrijetlom.

Sada možemo utvrditi naše podatkovne točke. Prvi broj u našem paru je x-Koordinirati. To je vodoravna udaljenost od osi y, a samim tim i podrijetlo. Prelazimo na desno za pozitivne vrijednosti od x i lijevo od izvora za negativne vrijednosti od x.

Drugi broj u našem paru je y-Koordinirati. To je okomita udaljenost od osi x. Počevši od izvorne točke na x-os, pomakni se za pozitivne vrijednosti od y i prema dolje za negativne vrijednosti od y.

Lokacija na našem grafikonu tada je označena točkom. Ovaj postupak ponavljamo iznova i iznova za svaku točku u našem skupu podataka. Rezultat je rasipanje točaka, što je ime rasipalo.

Jedna važna uputa je da budemo pažljivi koja je varijabla na kojoj osi. Ako se naši upareni podaci sastoje od an objašnjenje i odgovor uparivanja, tada je objasnjavajuća varijabla naznačena na x-osi. Ako se obje varijable smatraju objašnjavajućim, tada možemo odabrati koju ćemo od njih prikazati na x-osi, a jednu na y-os.

Nekoliko je važnih značajki rasipača. Identificiranjem ovih osobina možemo otkriti više informacija o našem skupu podataka. Te značajke uključuju:

• Opći trend među našim varijablama. Dok čitamo s lijeva na desno, koja je velika slika? Obrazac prema gore, prema dolje ili ciklički?
• Svaka odmetnika iz cjelokupnog trenda. Jesu li to odljev od ostalih naših podataka ili su oni utjecajni čimbenici?
• Oblik bilo kojeg trenda. Je li to linearno, eksponencijalno, logaritamsko ili nešto drugo?
• Snaga bilo kojeg trenda. Koliko tijesto odgovaraju podaci ukupnom obrascu koji smo identificirali?

Elektrane koje pokazuju linearni trend mogu se analizirati statističkim tehnikamaLinearna regresija i poveznica. Regresija se može izvesti za druge vrste trendova koji su nelinearni.