Scatter Plots and Data CorrelationA

Scatter Plots and Data Correlation
A scatter plot is one of the most effective graphical methods for determining if there appears to be a relationship, pattern, or trend between two numeric attributes. To con- struct a scatter plot, each pair of values is treated as a pair of coordinates in an algebraic sense and plotted as points in the plane. Figure 2.7 shows a scatter plot for the set of data in Table 2.1.
The scatter plot is a useful method for providing a first look at bivariate data to see clusters of points and outliers, or to explore the possibility of correlation relationships. Two attributes, X, and Y, are correlated if one attribute implies the other. Correlations can be positive, negative, or null (uncorrelated). Figure 2.8 shows examples of positive and negative correlations between two attributes

Kết quả (Việt) 1:

Scatter lô và mối tương quan dữ liệuMột âm mưu scatter là một trong những phương pháp đồ họa có hiệu quả nhất để xác định nếu có vẻ là một mối quan hệ, mô hình, hoặc xu hướng giữa hai thuộc tính số. Đến côn-struct một âm mưu scatter, mỗi cặp giá trị được coi là một cặp của các tọa độ trong một cảm giác đại số và âm mưu là điểm trên mặt phẳng. Hình 2.7 cho thấy một âm mưu scatter cho bộ dữ liệu trong bảng 2.1.Âm mưu scatter là một phương pháp hữu ích cho việc cung cấp một cái nhìn đầu tiên về bivariate dữ liệu để xem cụm điểm và outliers, hoặc để khám phá khả năng của mối quan hệ tương quan. Hai thuộc tính, X và Y, được tương quan nếu thuộc tính một hàm ý khác. Mối tương quan có thể được tích cực, tiêu cực, hoặc null (uncorrelated). Hình 2.8 cho thấy các ví dụ của tích cực và tiêu cực tương quan giữa hai thuộc tính

Kết quả (Việt) 2:

Lô Scatter và tương quan dữ liệu
Một biểu đồ phân tán là một trong những phương pháp đồ họa hiệu quả nhất để xác định nếu có dường như là một mối quan hệ, mô hình, hoặc xu hướng giữa hai thuộc tính số. Để con- struct một biểu đồ phân tán, mỗi cặp giá trị được coi là một cặp tọa độ trong một ý thức đại số và vẽ như các điểm trong mặt phẳng. Hình 2.7 cho thấy một biểu đồ phân tán cho các thiết lập của dữ liệu trong Bảng 2.1.
Các đồ phân tán là một phương pháp hữu ích để cung cấp một cái nhìn đầu tiên dữ liệu hai biến để xem các cụm điểm và giá trị ngoại lai, hoặc để khám phá những khả năng của các mối quan hệ tương quan. Hai thuộc tính, X, Y, có tương quan nếu một thuộc tính hàm ý khác. Mối tương quan có thể là tích cực, tiêu cực, hoặc null (không tương quan). Hình 2.8 cho thấy ví dụ về mối tương quan tích cực và tiêu cực giữa hai thuộc tính