Como compreender gráficos de dispersão

Um gráfico de dispersão é uma ferramenta para as relações entre as variáveis ​​mais exigentes . Você pode usar um gráfico de dispersão quando você suspeitar de um relacionamento , mas você não tem certeza do que essa relação é . Por exemplo, você pode pensar que há uma ligação entre a quantidade de precipitação mensal eo número de cocos por árvore. Então, você poderia coletar pares de dados : chuva em um local e número de cocos por árvore. Então o truque é interpretar os data.Things você precisa de Stock: Jogo de pontos de dados emparelhados

papel ou gráficos programa Graph

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Plot os pontos do conjunto de dados . Colocar cada ponto na intersecção da posição da variável independente no eixo horizontal e a posição variáveis ​​dependentes do eixo vertical . Para o exemplo de coco , a precipitação seria ao longo do eixo horizontal eo número de cocos seria no eixo vertical.

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Procure um padrão que implica alguma ligação entre as variáveis. O padrão será evidente nos espaços do gráfico que estão cheias de pontos e os lugares que têm poucos ou nenhuns pontos.

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Identificar os pontos mais distantes e removê-los se se justificar. Se quase todos os pontos são agrupados em um padrão , com apenas um ou dois deitados fora do grupo , você pode ter razão para ignorar os pontos distantes. Por exemplo, você pode achar que um dos coqueirais fica ao lado de um rio que abastece com água extra. Você poderia, então, justificar jogando esse ponto , porque naquele bosque não é típico.

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Examine o gráfico para uma relação linear. Se os pontos foram firmemente agruparam-se da esquerda superior para a direita inferior , por exemplo , existe uma forte relação inversa entre as variáveis ​​, isto é , como a variável independente se torna maior , o dependente fica menor . Você pode então usar a regressão linear para determinar a forma exata da relação.

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Procure um padrão não linear. Possivelmente há um agrupamento apertado dirigido a partir inferior esquerdo até um pico no meio, em seguida, tendendo de volta para o canto inferior direito. Isso indicaria as variáveis ​​estão relacionadas , mas não com uma relação linear simples. A análise de regressão não-linear vai lhe dar a forma matemática da relação.

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procurar evidências de aleatoriedade. Se não há um padrão nos dados, você pode ser forçado a concluir que a relação que você suspeita não existe. Você vai ter que aplicar a sua experiência para ver se pode haver outros fatores que obscurecem o relacionamento. Por exemplo, os coqueirais pode estar crescendo em diferentes tipos de solo . Talvez dentro de cada tipo de solo a relação entre a precipitação ea produção pode ser forte.