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散点图-25

2017-11-10 2页 doc 12KB 31阅读

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散点图-25散点图-25 散点图 判定两变量是否相关 什么是散点图 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。 散点图的作用 , 确认两组变量是否相关; , 发现变量这间除因果关系之外的其他关系; , 直观观察或用统计分析两变量潜在关系的强度; , 如不相关,可总结特征点的分布模式。 怎么做 1. 收集50-100对变量数据,制成数据表 例:在所受教育的时间与平均月收入之间可能存在着关系。 随机样本 平均月收入(元) 受教育年限 1 2000 12 2 ...
散点图-25
散点图-25 散点图 判定两变量是否相关 什么是散点图 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坐标点的分布模式。 散点图的作用 , 确认两组变量是否相关; , 发现变量这间除因果关系之外的其他关系; , 直观观察或用统计两变量潜在关系的强度; , 如不相关,可总结特征点的分布模式。 怎么做 1. 收集50-100对变量数据,制成数据表 例:在所受教育的时间与平均月收入之间可能存在着关系。 随机样本 平均月收入(元) 受教育年限 1 2000 12 2 2500 16 3 4000 19 • • • • • • • • • 50 5000 21 散点图,表1 2. 画出坐标轴和坐标点 A 一般X轴上的变量为独立变量,Y轴上的变量为从属变量; B 如果有重复的数值,就在此点上画圈标示,重复几次画几个圈。(详见图第160页) 3. 图形分析 散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系和对数关系等。以线性关系为例,散点图一般包括以下五种典型的形状。 A 正相关。Y的增加可能取决于X的增加。如受教育的时间增加,平均月收入可能随之上升。(详见第161页图2) B 可能正相关。X增加,Y可能有些上升。如除了受教育时间外,月收入还涉及其他变量。(详见第162页图3) C 不相关。受教育时间和平均月收入之间没关系。(详见第163页图4) D 可能负相关。当X增加,Y可能有些降低。除了所受教育的时间之外,可能还存在影响 收入的其他变量。(详见第164页图5) E 负相关。Y的降低可能取决于X的增加。所受教育的时间增加,平均月收入可能降低。(详见第165页图6) 适用范围 当估计两个变量之间存在相关关系时,用散点图进行确认,并观察和确定两者的关系强度。 还可以用散点图分析坐标点的分布模式,如“风险机遇评估矩阵”。
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