Как использовать диаграмму рассеивания для анализа данных и выявления взаимосвязей между переменными?

Для использования диаграммы рассеяния для анализа данных и выявления взаимосвязей между переменными необходимо выполнить следующие шаги: dzen.ru

1. Собрать данные для двух переменных, которые предположительно связаны между собой. dzen.ru Рекомендуется собрать 20–25 парных данных, это повысит объективность определения зависимости между ними. spravochnick.ru
2. Построить диаграмму. dzen.ru Значения одной переменной размещаются на горизонтальной оси (ось X), а значения другой переменной — на вертикальной оси (ось Y). dzen.ru Каждая пара значений представляется точкой на диаграмме. dzen.ru
3. Проанализировать диаграмму. dzen.ru Визуально определить наличие, силу и направление корреляции между переменными. dzen.ru

Некоторые виды корреляции и их отображение на диаграмме рассеяния:

• Положительная корреляция. dzen.ru Когда значения одной переменной увеличиваются, значения другой переменной также увеличиваются (точки образуют восходящий тренд). dzen.ru
• Отрицательная корреляция. dzen.ru Когда значения одной переменной увеличиваются, значения другой переменной уменьшаются (точки образуют нисходящий тренд). dzen.ru
• Отсутствие корреляции. dzen.ru Между переменными нет явной взаимосвязи (точки распределены хаотично). dzen.ru

1. Выявить выбросы. dzen.ru Обнаружить точки, которые значительно отклоняются от общего тренда и могут указывать на ошибки в данных или особые случаи. dzen.ru
2. Использовать для прогнозирования. dzen.ru В некоторых случаях, при наличии сильной корреляции, диаграмму рассеяния можно использовать для прогнозирования значений одной переменной на основе значений другой. dzen.ru

Например, на диаграмме рассеяния, показывающей взаимосвязь между расходами на рекламу и доходами от продаж, линия регрессии может помочь определить эффективность рекламы в продажах. ru.statisticseasily.com