《3.散布图法.ppt

散布图 TPS推进部 2010年4月 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 散布图 一、散布图的定义：是一种研究成对出现的、两组相关数据之间关系的图示技术。 在散布图种，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态，便可推断成对数据之间的相关程度。当x值增加，y值也相应增加，就称x 与y之间是正相关；当x值增加，y值也相应减少，就称x 与y之间是负相关； Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 二、常见散布图类型： Y X (a)正相关（强） X (b)正相关（中） X (c)正相关（弱）                                                          Y Y Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 三、散布图的用途： 散布图可以用来发现两组相关数据之间的关系，并确认两组相关数据之间预期的关系； 分析两组相关数据之间的关系主要是确认其相关性质，即正相关和负相关；相关程度，即强相关和弱相关。电子云的形态可以反映出相关的性质和程度； 两个随机变量的关系可能有函数关系，相关关系和没有关系3种状态。其中函数关系可以看作为不相关； 对散布图可以进行定性分析，也可以进行定量分析； Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 四、散布图分析： 散布图的分析一来般来说有六种形态. 1、在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示: Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 2、散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这种形态叫做似有正相关称为弱正相关 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 3、当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示: Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4、当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X 除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,这种形态叫作非显着性负相关,如下图所示: Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 5、如果散布点的分布呈现杂乱,没有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将资料层别化之后再分析,如下图所示: Evaluation only. C