什么是散点图？(a scatterplot?)
统计的目标之一是组织和显示数据。很多时候，一种方法是使用图形、图表或表格。处理成对数据时，一种有用的图形类型是散点图。这种类型的图形允许我们通过检查平面上点的分散情况来轻松有效地探索数据。
成对数据
值得强调的是，散点图是一种用于成对数据的图形。这是一种数据集，其中每个数据点都有两个与之关联的数字。此类配对的常见示例包括：
- 治疗前后的测量。这可以采取学生在前测和后测中的表现形式。
- 配对实验设计。这里一个人在对照组，另一个相似的人在治疗组。
- 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。
二维图
我们将开始为我们的散点图的空白画布是笛卡尔坐标系。这也称为直角坐标系，因为每个点都可以通过绘制特定的矩形来定位。可以通过以下方式设置直角坐标系：
- 以水平数字线开始。这就是所谓的x轴。
- 添加垂直数字行。以两条直线的零点相交的方式与x轴相交。第二条数字线称为y轴。
- 数字线的零点相交的点称为原点。
现在我们可以绘制数据点。我们对中的第一个数字是x坐标。它是距离y轴的水平距离，因此也是原点。我们向右移动表示x的正值，向左移动表示x的负值。
我们对中的第二个数字是y坐标。它是距离x轴的垂直距离。从x轴上的原点开始，向上移动y正值，向下移动y负值。
然后用点标记图形上的位置。我们对数据集中的每个点重复这个过程。结果是点的散射，这为散射图命名。
解释和答复
剩下的一条重要指示是小心哪个变量位于哪个轴上。如果我们的配对数据由解释性和响应性配对组成，那么解释性变量将显示在x轴上。如果这两个变量都被认为是解释性的，那么我们可以选择哪一个在x轴上绘制，哪一个在y轴上绘制。
散点图的特征
散点图有几个重要特征。通过识别这些特征，我们可以发现更多关于数据集的信息。这些特点包括：
- 我们变量之间的总体趋势。当我们从左到右阅读时，大局是什么？向上的模式，向下的还是周期性的？
- 整体趋势中的任何异常值。这些异常值是来自我们的其他数据，还是有影响的点？
- 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。数据与我们确定的总体模式的匹配程度如何？
相关话题
显示线性趋势的散点图可以使用线性回归和相关。可以对其他类型的非线性趋势执行回归。
- 发表于 2021-09-27 03:03
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- 分类：数学
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