研究两个变量之间关系的图是什么图

如题所述

研究两个变量之间关系的图是散点图。

散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

当欲同时考察多个变量间的相关关系时,若一一绘制它们间的简单散点图,十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图,这样可以快速发现多个变量间的主要相关性,这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要。

在散点图矩阵中虽然可以同时观察多个变量间的联系,但是两两进行平面散点图的观察的,有可能漏掉一些重要的信息。三维散点图就是在由3个变量确定的三维空间中研究变量之间的关系,由于同时考虑了3个变量,常常可以发现在两维图形中发现不了的信息。

注意事项:

散点图通常用于显示和比较数值,例如科学数据、统计数据和工程数据。当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时,请使用散点图。散点图中包含的数据越多,比较的效果就越好。气泡图要求每个数据点具有两个值(探顶值和探底值)。

对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点(例如,几千个点),那么散点图便是最佳图表类型。在点状图中显示多个序列看上去非常混乱,这种情况下,应避免使用点状图,而应考虑使用折线图。

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