Tartalom
A szórási diagram egy grafikon, amely megmutatja a kapcsolat két adatkészlet között. Időnként hasznos a szórási diagramban található adatok felhasználása két változó közötti matematikai kapcsolat elérésére. A szórt grafikon egyenlete kézi módon állítható elő, kétféle módszer egyikének felhasználásával: grafikus módszer vagy lineáris regresszióval nevezett technika.
Scatter diagram készítése
Grafikus papír segítségével hozhat létre szórt diagramot. Rajzolja meg az x- és az y-tengelyeket, ellenőrizze, hogy metszik-e és felcímkézik-e az eredetiket. Győződjön meg arról, hogy az x- és az y-tengelyeknek is megfelelő címei vannak. Ezután rajzolja meg az egyes adatpontokat a grafikonon belül. Az ábrázolt adatkészletek közötti minden tendencianak nyilvánvalónak kell lennie.
Legjobban illeszkedő sor
Ha scatter diagramot hoztak létre, feltételezve, hogy két adatkészlet között lineáris korreláció áll fenn, akkor az egyenlet grafikus módszerét használhatjuk. Vegyünk egy vonalzót, és húzzunk egy vonalat a lehető legközelebb az összes ponthoz. Gondoskodjon arról, hogy annyi pont legyen a vonal felett, mint amennyi a vonal alatt van. Miután a vonal meghúzta, használjon standard módszereket az egyenes egyenletének meghatározásához
Az egyenes egyenlete
Miután a legjobban illeszkedő sort elhelyeztük a szórás gráfra, egyszerűen meg lehet találni az egyenletet. Az egyenes általános egyenlete:
y = mx + c
Ahol m a vonal meredeksége (gradiens), és c az y metszéspontja. A színátmenet eléréséhez keressen két pontot a vonalon. E példa kedvéért tegyük fel, hogy a két pont (1,3) és (0,1). A gradienst úgy lehet kiszámítani, hogy figyelembe vesszük az y-koordináták különbségét és elosztjuk az x-koordináták különbségével:
m = (3 - 1) / (1 - 0) = 2/1 = 2
A gradiens ebben az esetben 2. egyenlő. Eddig az egyenes egyenlete egyenlő
y = 2x + c
A c érték úgy érhető el, hogy egy ismert pontot helyettesítünk. A példát követve az ismert pontok egyike (1,3). Csatlakoztassa ezt az egyenletbe, és tegye át az c értéket:
3 = (2 * 1) + c
c = 3 - 2 = 1
Ebben az esetben a végső egyenlet:
y = 2x + 1
Lineáris regresszió
A lineáris regresszió egy matematikai módszer, amely felhasználható a szórási diagram egyenes egyenletének meghatározására. Először helyezze adatait egy táblába. Tegyük fel, hogy ebben a példában a következő adatok állnak rendelkezésünkre:
(4.1, 2.2) (6.5, 4.5) (12.6, 10.4)
Számítsa ki az x-értékek összegét:
x_sum = 4,1 + 6,5 + 12,6 = 23,2
Ezután számolja ki az y-értékek összegét:
y_sum = 2,2 + 4,4 + 10,4 = 17
Összegezzük az egyes adatpontok halmazát:
xy_sum = (4,1 * 2,2) + (6,5 * 4,4) + (12,6 * 10,4) = 168,66
Ezután számolja ki az x-értékek és a y-értékek négyzetének összegét:
x_square_sum = (4,1 ^ 2) + (6,5 ^ 2) + (12,6 ^ 2) = 217,82
y_square_sum = (2,2 ^ 2) + (4,5 ^ 2) + (10,4 ^ 2) = 133,25
Végül számolja meg a rendelkezésére álló adatpontok számát. Ebben az esetben három adatpontunk van (N = 3). A legjobban illeszkedő vonal gradiense az alábbiakból származhat:
m = (N * xy_sum) - (x_sum * y_sum) / (N * x_square_sum) - (x_sum * x_sum) = (3 * 168,66) - (23,2 * 17) / (3 * 217,82) - (23,2 * 23,2) = 0,968
A legjobban illeszkedő vonal lehallgatása a következő címen szerezhető be:
c = (x_square_sum * y_sum) - (x_sum * xy_sum) / (N * x_square_sum) - (x_sum * x_sum)
= (217.82 17) - (23.2 168.66) / (3 * 217.82) - (23.2 * 23.2) = -1.82
A végső egyenlet tehát:
y = 0,968x - 1,82