散点图
质量管理工具之散点图课件
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三、散点图制作方法
1. 收集数据（30对）整理成数据表。
2. NO. 2*K身g 高
1 169 2 170 3 176 4 167 5 175 6 169 7 175 8 172 9 172 10 175
制造一部大冲压操作工的身高体重 对应单位：cm
体重 身高 体重 身高 体重
125
169
146
170
126
120
174
135
170
110
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178
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138
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170
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144
178
120
质量管理工具之散点图
质量管理工具之散点图
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六、练习题
请以工艺参数 的调整与产品的质量 状况的相关情况制作
散点图 ”
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质量管理工具之散点图
定义
简单的说，表示两种数据关系的图叫散点图（散布图）
质量管理工具之散点图
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二、散点图目的
研究两种数据的相关状态、相关 性质即研究两种数据是否相关，相关 关系如何？（以技术上相关为前提）
亿图软件如何绘制散点图
亿图软件如何绘制散点图散点图是一种用来显示不同数据系列的数值之间的关系，也是用来判断两个变量之间相互关系的工具。
散点图、象限图除了在经营分析中经常被用到，在很多报告、论文中也少不了它的身影。
曲曲折折的散点图，既可以很直观的表达出数据的走势，也能够显示出具体的数据点，是一种很好的数据处理方法。
那么，用亿图怎么快速绘制散点图呢?新建“图表”中打开散点图示例。
从软件左侧符号库中拖拽形状开始绘制散点图。
从文件加载数据：可以从例子中选择一个数据样式，拷贝到需要导入的数据文件中，以免导入的数据不能正常的生成图表。
然后再到散点图的右上角点击“从文件加载数据”。
编辑、修改图表中的数据：选中整个散点图，点击图形上方的浮动按钮，如下图所示，可以直接对数据进行修改。
设置X轴、Y轴位置：单击某一个点，就会自动出现一个浮动按钮，鼠标放上去就会出现“设置X轴、Y轴位置”。
隐藏/显示数据标签：点击图片右上角的浮动按钮，选择“显示/隐藏数据标签”，即可将图表中的数据隐藏或显示出来。
修改数据标签：在各个点的又上方会有一个数据标签，双击即可进行编辑修改。
添加一个点：点击图片右上角的浮动按钮选择“添加一个点”。
删除一个点：点击图片右上角的浮动按钮选择“删除一个点”。
设置点数：点击图片右上角的浮动按钮选择“设置点数”，可以一键设置点数。
设置轴的最大及最小值：点击动作菜单设置轴的最大值。
外观选项：数据精度：设置数据显示的精度范围，比如：18.56，[00:20]，[0.0:18.5]等等。
数据格式：可以设置格式显示为简约(18.5K)、普通(18500)或者千位分隔符(18,500)。
标记尺寸：用来设置散点图中各点的尺寸大小。
标记样式：用来修改散点图中各点显示的样式，比如：圆形、方形、菱形或者三角形。
X轴刻度值：设置X轴刻度的数量，数值越大，刻度越密集，反之，则越稀疏。
Y轴刻度值：设置Y轴刻度的数量，数值越大，刻度越密集，反之，则越稀疏。
什么是散点图
散点图判定两变量是否相关什么是散点图用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
散点图的作用➢确认两组变量是否相关；➢发现变量这间除因果关系之外的其他关系；➢直观观察或用统计分析两变量潜在关系的强度；➢如不相关，可总结特征点的分布模式。
怎么做1.收集50-100对变量数据，制成数据表例：在所受教育的时间与平均月收入之间可能存在着关系。
散点图－表12.画出坐标轴和坐标点A一般X轴上的变量为独立变量，Y轴上的变量为从属变量；B如果有重复的数值，就在此点上画圈标示，重复几次画几个圈。
（详见图第160页）3.图形分析散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系和对数关系等。
以线性关系为例，散点图一般包括以下五种典型的形状。
A 正相关。
Y的增加可能取决于X的增加。
如受教育的时间增加，平均月收入可能随之上升。
（详见第161页图2）B可能正相关。
X增加，Y可能有些上升。
如除了受教育时间外，月收入还涉及其他变量。
（详见第162页图3）C不相关。
受教育时间和平均月收入之间没关系。
（详见第163页图4）D可能负相关。
当X增加，Y可能有些降低。
除了所受教育的时间之外，可能还存在影响收入的其他变量。
（详见第164页图5）E负相关。
Y的降低可能取决于X的增加。
所受教育的时间增加，平均月收入可能降低。
（详见第165页图6）适用范围当估计两个变量之间存在相关关系时，用散点图进行确认，并观察和确定两者的关系强度。
还可以用散点图分析坐标点的分布模式，如“风险机遇评估矩阵”。
散点图及应用
散点图及应用散点图是一种用来展示两个变量之间的关系的数据可视化方法,其中一种变量称为自变量，另一种变量称为因变量。
散点图通过绘制表示两个变量的数据点，并将它们放置在平面坐标系中的适当位置来显示它们之间的关系。
每个数据点代表一个观测值，通常由一个点表示。
这些数据点的分布可以显示出变量之间的可能模式或趋势。
散点图可以用来探索变量之间的相关性、观察异常值或离群值以及检查数据的分布和聚集程度。
散点图的优点之一是它可以很好地可视化两个变量之间的关系，特别是在数据集较大时。
散点图还能提供关于变量之间的趋势或模式的直观理解，例如正相关、负相关或无相关。
通过观察数据点的分布，我们可以发现可能存在的聚集现象或离群值。
散点图还可以用来比较不同组之间的差异或相似性。
此外，散点图也常常用于探索因变量和多个自变量之间的关系，通过在同一个图表中绘制多个自变量的散点图，可以更直观地观察它们与因变量之间的关联。
散点图广泛应用于各个领域，以下是散点图的一些常见应用：1. 自然科学领域：在自然科学研究中，散点图常用来探索和观察实验数据之间的关系。
例如，在物理学中，可以使用散点图来展示压强和体积之间的关系；在生态学中，可以使用散点图来分析物种数量和环境因素之间的关联。
2. 社会科学领域：在社会科学研究中，散点图可用于研究不同因素对社会现象的影响。
例如，在经济学中，可以使用散点图来分析收入和教育水平之间的关系；在心理学中，可以使用散点图来观察人格特征和心理健康之间的相关性。
3. 金融领域：在金融领域中，散点图广泛用于分析股票价格和市场指数之间的关系。
通过观察散点图上的数据点，投资者可以判断股票的价格走势和市场趋势。
4. 地理学领域：在地理学研究中，散点图常用于显示地理现象之间的关系，例如人口密度与经济发展之间的关联。
通过绘制不同地区的散点图，可以更直观地观察到不同地区之间的差异和趋势。
5. 医学领域：在医学研究中，散点图可以用来展示治疗效果与药物剂量之间的关系。
深入探讨散点图系列
深入探讨散点图系列展开全文散点图（Scatter Graph, PointGraph, X-Y Plot, Scatter Chart或者Scattergram）是科研绘图中最常见的图形类型之一，通常用于显示和比较数值。
散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。
在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据分析，发现两者的关系与相关性，如图3-1-1所示。
散点图可以提供三类关键信息：（1）变量之间是否存在数量关联趋势；（2）如果存在关联趋势，是线性还是非线性的；（3）观察是否有存在离群值，从而分析这些离群值对建模分析的影响。
图 4-1-1 二维散点图通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。
如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。
数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如右图所示。
那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点(Outliers)。
作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。
进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度：强相关、弱相关和无相关等。
式中，Cov(X, Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。
散点图经常与回归线（Lineof Best Fit，就是最准确地贯穿所有点的线）结合使用，归纳分析现有数据实现曲线拟合，以进行预测分析。
对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具。
但是在分析过程中需要注意，这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，也可能需要考虑其他的影响因素。
三维散点图
秩数据计算一致对数目（U）和非一致对数目（V） ，例如，这里我们已经按照x的秩对样本进行了排序
一致对数目是：(2,3)，(2,4),(3,4),共3个
非一致对数目是：(2,1)，(3,1),(4,1),共3个 ，代入统计量中
小样本时 U-： V） （2 n(n1)
8.3 相关分析
相关分析通过图形和数值两种方式，有效地 揭示事物之间相关关系的强弱程度和形式。
• 8.3.1 散点图
它将数据以点的的形式画在直角坐标系上， 通过观察散点图能够直观的发现变量间的相关关 系及他们的强弱程度和方向。
8.3.2 相关系数
利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需 要完成以下两个步骤：
本章内容
• 8.1 相关分析概述 • 8.2 绘制散点图 • 8.3 相关分析 • 8.4 偏相关分析
8.1 相关分析和回归分析概述
客观事物之间的关系大致可归纳为两大类，即
函数关系：指两事物之间的一种一一对应的关系，如商品 的销售额和销售量之间的关系。
相关关系（统计关系）：指两事物之间的一种非一一对应 的关系，例如家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间 的关系等。相关关系又分为线性相关和非线性相关。
大样本Z时 ： 9n(-1n)
2(2n5)
X的 Y的 秩秩 12 23 34 41
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8.3.3 计算相关系数的基本操作
• 相关分析用于描述两个变量间关系的密切程度，其特点是
变量不分主次，被置于同等的地位。
• 在Analyze的下拉菜单Correlate命令项中有三个相关分
析功能子命令Bivariate过程、Partial过程、 Distances过程，分别对应着相关分析、偏相关分析和相 似性测度（距离）的三个spss过程。
散点图的特点及应用的优势
散点图的特点及应用的优势
散点图是一种常用的数据可视化方式，通过将数据点以离散的方式在坐标平面上绘制出来，展示不同变量之间的关系。
以下是散点图的一些特点及应用的优势：
特点：
1. 可视化数据分布：散点图直观地展示了数据点在二维或三维平面上的分布情况，便于直观理解数据之间的关联关系。
2. 可视化趋势：通过观察数据点的分布情况，可以识别出数据之间的趋势，如线性关系、曲线关系或无关系等。
3. 异常值检测：通过观察散点图中的离群点，可以发现数据中的异常值，进而分析其原因。
4. 变量关系探索：散点图能够方便地展示多个变量之间的关系，帮助我们理解变量之间的相关性或相互影响。
应用的优势：
1. 发现趋势和模式：散点图可以用于观察数据之间的趋势和模式，如正相关、负相关、非线性关系等。
这有助于我们理解变量之间的相关性，预测未来的趋势，并帮助我们做出相应的决策。
2. 预测和回归分析：散点图可以用于进行回归分析，通过拟合直线或曲线，预测变量之间的关系。
这有助于我们预测未来的趋势，为决策提供有力的支持。
3. 数据聚类和分类：散点图可以用于数据聚类和分类分析。
通过观察数据点的聚集情况或边界情况，可以识别出不同的群体或类别，帮助我们理解数据的分布
特征，做出相应的分类决策。
4. 相关性分析：散点图可以用于分析变量之间的相关性，通过观察数据点的分布情况，可以初步判断变量之间的相关性强弱程度，并进行进一步的相关性统计分析。
综上所述，散点图具有直观、直接、灵活、易于理解的特点，适用于描述变量之间的关系、趋势探索、异常值检测和数据聚类等任务。
在数据分析、可视化和决策支持等领域都具有广泛的应用价值。
怎么设置散点图的趋势线
怎么设置散点图的趋势线散点图是一种可以同时展示两个变量之间关系的数据图表。
有时候，我们需要在散点图上描绘出数据的趋势，以便更好地理解所呈现的数据。
散点图上的趋势线可以帮助我们发现数据中的规律，进而预测未来趋势。
本文将介绍如何设置散点图的趋势线。
1. 打开Excel软件，并准备好数据首先，我们需要在Excel软件中打开我们需要制作散点图的数据表格。
在打开数据表格后，务必确保所需要的数据是存在的。
散点图一般需要至少两列数值数据，表示X轴和Y轴的值。
确定数据后，我们可以选择其中数据点两列并使用快捷键Ctrl + 1（或从Excel软件顶部菜单点击“格式化数据系列”）进行相对应的格式化操作。
2. 制作散点图在准备好数据之后，我们需要制作散点图。
从Excel软件菜单栏中选择“插入”选项卡，然后选择散点图。
Excel提供了多种散点图类型，我们可以根据需要来选择。
接下来，选中“散点图”后，会弹出一个下拉菜单，选择制作的格式即可。
3. 添加趋势线在绘制完散点图之后，我们可以添加趋势线来描绘数据的趋势。
在画布中点击任意一个数据点，然后右键单击鼠标，在弹出菜单中选择“添加趋势线”选项。
执行此操作后，Excel会自动添加线形趋势线或移动平均线。
如果想要自定义趋势线，可以将光标单击选中趋势线，并从上横轴中选择样式、颜色、粗细等属性。
4. 根据需求对趋势线进行设置添加趋势线后，我们可以根据自己的需求对其进行设置。
为了让趋势线更加清晰，我们可以对其进行编辑，包括调整线型、颜色和宽度等。
如果需要更进一步，还能在趋势线上显示方程式和R方值。
总结在本文中，我们介绍了如何设置散点图的趋势线。
使用这种简单的数据可视化工具可以帮助我们更好地理解数据。
根据自己的需求更新趋势线使其更加满足需求，能够帮助我们更好地观察和解释数据，以及预测未来的趋势。
统计学散点图例题
散点图是一种用来展示两组数据之间关系的图表。
在散点图中，每对数据被表示为一个点，其中第一个数据的值用于定位点的横坐标，第二个数据的值用于定位点的纵坐标。
通过观察散点图中点的分布情况，我们可以推断出两组数据之间的关系。
下面是一个具体的例题:
例题：假设你是一名销售员，你希望研究销售额和广告费用之间的关系。
为此，你收集了一些关于某公司的销售额和广告费用的数据。
如下表所示：
可以用散点图表示出来，如果x轴表示销售额，y轴表示广告费用。
通过对散点图的观察，可以发现销售额和广告费用之间呈现出一种线性关系，即随着销售额的增加，广告费用也会增加。
这就是一个关于散点图的例题，在现实中，你可以使用散点图来研究各种散点图是一种常用的图表，可以通过观察散点图中点的分布情况来推断出两组数据之间的关系。
除了线性关系外，散点图还可以用来检测其他类型的关系，如曲线关系、非线性关系等。
散点图线性关系公式
散点图线性关系公式散点图是一种常用的统计图表，用于表示两个变量之间的关系。
如果两个变量之间具有线性关系，我们可以通过拟合一条直线来描述这种关系。
线性关系可以用下面的线性模型来表示：Y=α+βX+ε其中，Y是因变量，X是自变量，α是截距，β是斜率，ε是误差项。
通过最小化误差项的平方和，我们可以得到最佳拟合直线。
要计算出线性关系的公式，可以使用最小二乘法来拟合直线。
最小二乘法的目标是找到使误差项的平方和最小化的最佳拟合直线。
我们可以通过以下步骤来计算线性关系的公式：1.计算X和Y的均值，分别记为x̄和ȳ。
2.计算各个数据点与均值之差的乘积之和，并记为Σ((X-x̄)(Y-ȳ))。
3.计算X与均值之差的平方和，并记为Σ((X-x̄)^2)。
4.计算斜率β的估计值，β̄=Σ((X-x̄)(Y-ȳ))/Σ((X-x̄)^2)。
5.计算截距α的估计值，ᾱ=ȳ-β̄x̄。
通过这些计算，可以得到线性关系的公式：Ȳ=ᾱ+β̄X。
这个公式表达了自变量X和因变量Y之间的线性关系。
根据β的值，可以确定这种关系的斜率，即变量Y与变量X的变化率。
根据α的值，可以确定这种关系的截距，即当X为0时，Y的取值。
通过这个公式，我们可以预测因变量Y的值，给定自变量X的值。
如果X和Y之间的关系确实是线性的，那么这个公式可以提供准确的预测。
否则，预测的准确性可能会有所下降。
值得注意的是，线性关系公式并不适用于所有的散点图。
有时候，变量之间可能存在非线性关系，这时候需要使用其他形式的拟合方法来找到最佳拟合曲线。
此外，线性关系公式还假设误差项ε满足正态分布和均值为0的条件，这也是需要验证的。
在实际应用中，线性关系公式常常用于分析和预测各种现象。
例如，我们可以使用散点图和线性关系公式来研究销售额与广告费用之间的关系，或者分析温度与时间之间的关系。
通过这种分析，我们可以了解变量之间的关系，并且可以根据拟合公式做出有关未来变量值的预测。
散点图计算公式如何解读
散点图计算公式如何解读散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表形式。
在散点图中，每个数据点代表一个观测值，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
通过观察散点图，我们可以判断出两个变量之间是否存在某种关系，以及关系的强度和方向。
在统计学中，我们可以利用散点图来计算两个变量之间的相关性，并且通过相关性计算公式来解读散点图的数据。
相关性计算公式通常用来衡量两个变量之间的线性关系。
其中最常见的相关性计算方法是皮尔逊相关系数，它的计算公式如下：r = Σ((X X)(Y Ȳ)) / (n 1) Sx Sy。
其中，r代表皮尔逊相关系数，X和Y分别代表两个变量的观测值，X和Ȳ分别代表两个变量的均值，n代表样本量，Sx和Sy分别代表两个变量的标准差。
通过计算得到的皮尔逊相关系数r的取值范围为[-1, 1]。
当r接近1时，表示两个变量之间存在强正相关性；当r接近-1时，表示两个变量之间存在强负相关性；当r接近0时，表示两个变量之间不存在线性关系。
通过相关性计算公式，我们可以解读散点图的数据。
首先，我们可以通过计算得到的皮尔逊相关系数r来判断两个变量之间的相关性强度和方向。
其次，我们还可以利用相关性计算公式来预测一个变量的数值，当已知另一个变量的数值时。
这对于统计学和数据分析来说是非常有用的。
除了皮尔逊相关系数之外，还有其他一些相关性计算方法，比如斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数。
它们分别适用于不同类型的数据，比如有序数据和等级数据。
通过选择合适的相关性计算方法，我们可以更准确地解读散点图的数据。
总的来说，散点图是一种非常有用的数据可视化工具，可以帮助我们分析两个变量之间的关系。
通过相关性计算公式，我们可以更深入地理解散点图的数据，并且得出一些有用的结论。
因此，在进行数据分析时，散点图和相关性计算公式是两个非常重要的工具，可以帮助我们更好地理解数据并做出正确的决策。
散点图作文
散点图作文
散点图，顾名思义就是由一些散乱的点组成的图表，这些点在哪个位置，是由其X值和Y值确定的。
所以也叫做XY散点图。
如果将图表区域比做一个盘子，那么这些散图的点就是“大珠小珠落玉盘”，有如一颗颗繁星，分布在广袤的天空。
散点图可以展示数据的分布和聚合情况，可以利用散点图进行四象限分析。
得到趋势线公式；要得到各数据点趋势线的公式、表示趋势线可靠程度的R平方值，只需右键，添加趋势线，然双击选择趋势线，将“显示公式”和“显示R 平方值”勾选上，就可得到趋势线的公式，得到趋势线公式是如此的简单。
散点图还可以辅助制图：由于散点图是利用XY的坐标轴确定其位置，我们完全可以利用这个特点，进行精确制导，“来来来，快快报上你的坐标，我要向你开炮”。
分别简述散点图,雷达图,漏斗图,词云图的特点
分别简述散点图,雷达图,漏斗图,词云图的特点1、散点图简介：散点图可以显示数据集群的形状，分析数据的分布。
通过观察散点的分布，可以推断变量的相关性。
特点：散点图在有比较多数据时，才能更好的体现数据分布。
2、雷达图(看性能)简介：又被叫做蜘蛛网图，它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线，所有的轴之间的夹角相等，同时每个轴有相同的刻度。
特点：雷达图变量过多会降低图表的可阅读性，非常适合展示性能数据。
3、漏斗图简介：又称倒三角图，漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，经常用于流程分析，比如分析哪个环节的流失率异常。
特点：上下之间必须是有逻辑顺序关系的，若是无逻辑关系建议使用柱形图对比。
4.词云图简介：词云图，又称文字云，是将文本中出现频率较高的”关键字“进行可视化展示，词云图过滤掉”了: 大量低质的文本信息，使访问者只需一眼就能了解文本的主旨。
词云图是常用的数据可视化形式，尤其适用于文本数据的处理和分析。
特点：一、四大优点1、视觉冲击更大:词云图比条形图、直方图和词频统计表等更具吸引力，视觉冲击更强，一定程度上符合人们快速阅读的习惯;2、在内容方面更为直接:词云图本身是对文本内容的高度浓缩和精练处理，能更直观地反映出具体文本的内容,在一定程度上可以节省读者时间，使读者在短时间内获得关于文本数据的主要信息;3、用途广泛:词云图可作为一种分析工具，应用于用户画像、舆情分析等场景，也可直接嵌入PPT报表、数据分析产品、视觉大屏等,是实现文本数据价值变现的手段;4、低创作门槛:制作词云图的难度不高，没有数据处理技术的人也能制作出高效果的词云图。
二、三大缺点1、区分度不足:词云图对词表达方式采取了"抓大放小“的处理方法，对于词频差异大的词有较好的区分，但对于颜色相近、出现频率相近的词则没有很好的区分:2、产出没有统一标准:受分词技术、算法、词库质量等因素的制约，同一文本数据，不同的人采用不同的生成方式和模式，得到的词云图可能会有很大差别，有时还会出现一些乱码，影响词云图产出;3、信息缺失:词云图对高频词汇可以做到突出处理，让高频词汇占到C位，但对于大量的低频词或长尾词却无法很好地表达，再加上这类词多数字体较小，可能使读者忽略了其中的一部分;了解了词云图的优缺点后，词云图是常用的数据可视化形式，尤其适用于文本数据的处理和分析。
Minitab应用-散点图
Minitab应用-散点图Minitab图形 > 散点图作用用于通过相对于一个变量绘制另一个变量来图示说明两个变量之间的关系。
散点图也可用于绘制随时间变化的变量。
与时间序列图不同的是，提供的时间变量必须来自于工作表。
这对于那些没有按时间先后顺序输入或不是以规则时间间隔收集的数据尤其有用。
数据要求需要一对或多对长度相等的数字或日期/时间数据列。
还可以使用最多三个用于分组的类别数据列。
如果某个观测值缺少X 或Y 值，Minitab 将不会标绘该观测值。
散点图分类操作步骤选择图形 > 散点图。
得到以下散点图选择对话框。
1、散点图：简单示例：为了验证公司生产的电池是否能够很好地满足顾客的需要。
市场调研显示，如果电池放电恢复时间超过 5.25 秒，顾客就会变得很不耐烦。
采集分别使用过不同时间的电池的样本，并在每个电池放电后立即测量其放电后电压，测量各电池样本放电恢复时间。
创建一个散点图来检查电池状况。
1-1、选择简单，然后左键单击确定；1-2、在 Y 变量下，为每个图形输入一个 y 值列：在左侧数据框中选择数据项放电恢复，左键单击选择；1-3、在 X 变量下，为每个图形输入一个 x 值列：在左侧数据框中选择数据项放电后电压，左键单击选择；1-4、左键单击尺度，然后单击参考线选项卡，在显示 Y 值的参考线中，键入5.25。
单击散点图：尺度对话框中确定，单击散点图：简单对话框中确定。
获得散点图：简单。
由图可知：放电后电池中的电压越低，放电恢复时间往往就越长；许多放电恢复时间都大于 5.25 秒。
2、散点图：含组示例：为了验证公司生产的电池是否能够很好地满足顾客的需要。
市场调研显示，如果电池放电恢复时间超过 5.25 秒，顾客就会变得很不耐烦。
采集使用不同时间的（新旧配方）电池的样本。
在每个电池放电后立即测量了其放电后电压，测量各电池样本放电恢复时间。
创建一个按配方分组的散点图来检查结果。
2-1、选择含组，然后左键单击确定；2-2、在 Y 变量下，为每个图形输入一个 y 值列：在左侧数据框中选择数据项放电恢复，左键单击选择；2-3、在 X 变量下，为每个图形输入一个 x 值列：在左侧数据框中选择数据项放电后电压，左键单击选择；2-4、在用于分组的类别变量 (0-3)中，输入配方：在左侧数据框中选择数据项公式表示，左键单击选择；2-5、左键单击尺度，然后单击参考线选项卡，在显示 Y 值的参考线中，键入5.25。
散点图——精选推荐
散点图散点图是指在中，数据点在直⾓坐标系平⾯上的，散点图表⽰因变量随⽽的⼤致趋势，据此可以选择合适的函数据点进⾏。
⽤两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
散点图将序列显⽰为⼀组点。
值由点在中的位置表⽰。
类别由图表中的不同标记表⽰。
散点图通常⽤于⽐较跨类别的聚合数据。
中⽂名散点图外⽂名scatterplot应⽤领域回归分析分 类ArcGIS、三维散点图、散点图矩阵⽤ 途⽐较跨类别的聚合数据⽬录1. 12. 23. ▪4. ▪1. ▪2. 33. 44. 51. 6简介⽤两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
散点图将序列显⽰为⼀组点。
值由点在中的位置表⽰。
类别由图表中的不同标记表⽰。
散点图通常⽤于⽐较跨类别的聚合数据。
国云数据⼤数据魔镜散点图(2张)分类散点图矩阵当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若⼀⼀绘制它们间的简单散点图，⼗分⿇烦。
此时可利⽤散点图矩阵来同时绘制各间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这⼀点在进⾏多元线性回归时显得尤为重要。
[1]合并图册(2张)三维散点图在散点图矩阵中虽然可以同时观察多个变量间的联系，但是两两进⾏平⾯散点图的观察的，有可能漏掉⼀些重要的信息。
三维散点图就是在由3个变量确定的三维空间中研究变量之间的关系，由于同时考虑了3个变量，常常可以发现在两维图形中发现不了的信息。
[2]A r cG I S散点图散点图使⽤数据值作为 x,y 坐标来绘制点。
它可以揭⽰格⽹上所绘制的值之间的关系，还可以显⽰数据的趋势。
当存在⼤量数据点时，散点图的作⽤尤为明显。
散点图与折线图相似，⽽不同之处在于通过将点或数据点相连来显⽰每⼀个变化。
绘制步骤1、单击视图菜单，指向图表，然后单击创建图表 。
2、单击图表类型下拉箭头，然后选择散点图类型。
3、单击图层/表下拉箭头，然后选择含有要绘成图表的数据值的图层或表。
散点图介绍
散点图散点图是用点来显示数据的图。
例子：用多少分钟吃早饭以下是一个 "用多长时间吃早饭？" 调查的结果：分钟：0123456789101112人数：6235250023741数据的意思是有 6个人用 0分钟吃早饭（他们应该是不吃早饭的！），2个人只用 1分钟来吃早饭……这是这些数据的点图：在另外一种点图中，每个数据点只是用一点来表示的：例子：（续）这个也是上面的数据的图：注意这种图需要线和数字来显示图上每一点的意思。
分组例子：全世界能用上电的人口世界上有些人住的地方是没有电力供应的（他们住在遥远或落后的地方）。
不同国家的调查结果是：国家能用上电的人口（%）阿尔及利亚99.4安哥拉37.8阿根廷97.2巴林99.4孟加拉国59.6…………等慢着！我们怎样用这些数据来画个点图？只有一个 "59.6"，也只有一个 "37.8"……差不多所有的值都只有一点。
我们需要把数据集合成不同的组别（放在不同的"箱子"里）。
在这例子里，我们把每个值舍入到最近的 10%：国家能用上电的人口（最近的 10%）阿尔及利亚100安哥拉40阿根廷100巴林100孟加拉国60…………等接下来我们数每个 10% 的组里有几个值：能用上电的人口(最近的 10%）国家个数10520630124055046057068010901510034有 5个国家只有 10% 的人口能用上电，6个国家有 20% 的人口能用上电……点图是这样的：能用上电的人口百分比这是个很好的点图，把数据显示得很清楚。
散点图总结
散点图总结散点图是一种常用的数据可视化方式，可以展示两个或多个变量之间的关系。
通过散点图，我们可以观察数据中的模式、趋势或异常点，并进一步分析数据的相关性。
本文将对散点图的基本概念、绘制方法和分析技巧进行总结。
1. 散点图的基本概念散点图是由多个点的坐标表示的，其中每个点代表数据集中的一个观测值。
横轴和纵轴分别表示两个变量，可以是连续变量或离散变量。
通过散点图，我们能够直观地看到变量之间的分布情况，并判断它们之间是否存在关联。
2. 散点图的绘制方法使用Markdown的代码块，我们可以简单地绘制散点图。
import matplotlib.pyplot as plt# 生成示例数据x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [3, 5, 4, 2, 6]# 绘制散点图plt.scatter(x, y)plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Scatter Plot')plt.show()运行以上代码，我们可以得到一个简单的散点图，横轴表示X变量，纵轴表示Y变量。
3. 散点图的分析技巧散点图不仅可以展示变量之间的关系，还可以用于发现异常点、模式和趋势。
3.1 异常点的识别在散点图中，如果出现明显偏离其他点的孤立点，很有可能是异常点。
通过观察散点图，我们可以轻松地发现这些异常点，并进一步分析其原因。
3.2 关联性的判断通过观察散点图中的点的分布情况，我们可以大致判断变量之间的关联性。
如果点的分布呈现一条趋势线或曲线，那么这两个变量很可能存在一定的关联。
3.3 模式和趋势的发现散点图还可以帮助我们发现数据中的模式和趋势。
如果点的分布呈现一定的模式，比如成簇分布或线性聚集，那么这可能暗示着数据中存在一些隐藏的规律。
4. 总结散点图是一种常用且有效的数据可视化方式，通过展示变量之间的关系，我们可以观察数据中的模式、趋势或异常点。
散点图揭示变量关联程度的方法
散点图揭示变量关联程度的方法散点图通过点的分布情况来揭示两个变量之间的关联程度。
以下是散点图如何揭示两个变量之间关联程度的详细说明：1. 点的分布模式●正相关：如果散点图中的点大致呈现从左下角到右上角的直线或曲线分布，即随着一个变量的增加，另一个变量也相应增加，这表明两个变量之间存在正相关关系。
正相关意味着一个变量的增加往往伴随着另一个变量的增加。
●负相关：相反，如果散点图中的点大致呈现从左上角到右下角的直线或曲线分布，即随着一个变量的增加，另一个变量相应减少，这表明两个变量之间存在负相关关系。
负相关意味着一个变量的增加往往伴随着另一个变量的减少。
●无关联或弱关联：如果散点图中的点分布散乱，没有明显的上升或下降趋势，那么这表明两个变量之间可能不存在明显的线性关联或关联程度较弱。
然而，这并不意味着两个变量之间完全无关，它们之间可能存在其他类型的关系（如非线性关系）。
2. 趋势线的添加为了进一步揭示两个变量之间的关联程度，可以在散点图中添加趋势线（如线性趋势线、多项式趋势线等）。
趋势线的斜率和截距可以提供关于变量之间关系的量化信息。
例如，线性趋势线的斜率表示一个变量随另一个变量变化的速率，斜率的大小和正负可以反映关联的程度和方向。
3. 点的密集程度散点图中点的密集程度也可以反映两个变量之间的关联程度。
如果点集中分布在某个区域，且形成明显的趋势线或带状分布，那么这表明两个变量之间的关联程度较强。
相反，如果点分布散乱且稀疏，那么这表明两个变量之间的关联程度较弱。
4. 异常值的识别在观察散点图时，还需要注意识别异常值（即与其他点显著不同的点）。
异常值可能是由测量错误、数据录入错误或极端情况引起的。
如果散点图中存在异常值，可能会对关联程度的判断产生影响。
因此，在分析时需要谨慎处理异常值，并考虑其对整体结果的影响。
综上所述，散点图通过点的分布模式、趋势线的添加、点的密集程度以及异常值的识别等方式来揭示两个变量之间的关联程度。
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一、变量间的关系
1、函数关系 、 函数关系是指各变量之间存在一一对应的关系， 函数关系是指各变量之间存在一一对应的关系， 而且存在一定的函数形式。 而且存在一定的函数形式。 当一个或几个变量取某一个值时，另一个变量 当一个或几个变量取某一个值时， 有唯一的值与之相对应。用数学关系表示为： 有唯一的值与之相对应。用数学关系表示为： y=f(x)，其中 为因变量，x为自变量。 为因变量， 为自变量 为自变量。 ，其中y为因变量
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一、变量间的关系
例如，商品销售额与销售量的关系， 例如，商品销售额与销售量的关系，商品单价 一定，销售额=销售量 单价，因而销售量越大， 一定，销售额 销售量*单价，因而销售量越大， 销售量 单价 销售额越大，且对于某一销售量， 销售额越大，且对于某一销售量，只有唯一的 销售额与之相对应。 销售额与之相对应。
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一、变量间的关系
例如，一般情况下，教育程度越高、收入越高， 例如，一般情况下，教育程度越高、收入越高， 但是二者之间也不存在一一对应的关系， 但是二者之间也不存在一一对应的关系，我们 不能说本科毕业平均工资固定在4000元/月， 不能说本科毕业平均工资固定在 元月 研究生毕业工资固定在5000元/月，影响收入 研究生毕业工资固定在 元月 的因素很多，受教育水平相同收入不一定相同， 的因素很多，受教育水平相同收入不一定相同， 同样收入相同的人受教育水平不一定相同。 同样收入相同的人受教育水平不一定相同。因 此受教育程度与收入之间是相关关系， 此受教育程度与收入之间是相关关系，而不是 函数关系。 函数关系。
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四、举例说明
1、变量： 、变量： 月均收入与受教育年限 月均收入与年龄 2、结果显示 、
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练习
1、生成新变量：年龄(被访者 、生成新变量：年龄 被访者qa3_01)、结婚 、 被访者 年龄（qb02- qa3_01 ）、受教育年限（编码 年龄（ ）、受教育年限（ 受教育年限 为不同变量qb03b） 为不同变量 ） 注意：问卷是2005年调查 注意：问卷是 年调查 2、散点图： 、散点图： 月收入（年收入qb12b/12）与受教育年限 月收入（年收入 ） 月收入与年龄 结婚年龄与受教育年限
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一、变量间的关系
2、相关关系 、 相关关系是指各变量之间存在一定的依赖或影 响，但是一个变量的值不能由另一个或另几个 变量唯一确定， 变量唯一确定，即当一个或多个变量取某个值 另一个变量的值并不是唯一确定的。 时，另一个变量的值并不是唯一确定的。
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二、散点图
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二、散点图
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二、散点图
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三、利用SPSS绘制散点图 利用 绘制散点图
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变量， 在“Y Axis”栏输入 变量，在“X Axis”栏输 ”栏输入Y变量 ” 变量。 入X变量。 变量 设置标记Set Markers by”栏中可以选入一个 “设置标记 ” 标记变量， 标记变量，根据该变量取值的不同对同一个散点 图中的各点标以不同的颜色或形状， 图中的各点标以不同的颜色或形状，这样用户就 可以在同一张散点图中观察不同组的相关情况， 可以在同一张散点图中观察不同组的相关情况， 并同时对两个组进行比较。 并同时对两个组进行比较。 “Label Case by”，当编辑图形在图形选项中 ” 选中了该选项，图形默认显示记录号， 选中了该选项，图形默认显示记录号，如果在这 里选择了Label变量，则显示该变量的取值。 变量， 里选择了 变量 则显示该变量的取值。
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一、变量间的关系
（2）负线性相关关系 ） 如果两个变量的变动方向相反， 如果两个变量的变动方向相反，当一个变量 增加时另一个变量减少， 增加时另一个变量减少，或者当一个变量减少 时另一个变量增加，称为负线性相关。 时另一个变量增加，称为负线性相关。 例如，受教育程度越高，生育水平越低；社会 例如，受教育程度越高，生育水平越低； 经济水平越高，婴儿死亡率越低等。 经济水平越高，婴儿死亡率越低等。
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二、散点图
1、散点图的概念 、 散点图是在坐标系中， 轴表示自变量x， 散点图是在坐标系中，用X轴表示自变量 ， 轴表示自变量 轴表示因变量y，而变量组（ ， ） 用Y轴表示因变量 ，而变量组（x，y）则用 轴表示因变量 坐标系中的点表示， 坐标系中的点表示，不同的变量组在坐标系中 形成不同的散点， 形成不同的散点，用坐标系及其坐标系中的散 点形成的二维图就是散点图。 点形成的二维图就是散点图。
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三、利用SPSS绘制散点图 利用 绘制散点图
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其中，提供了四种散点图模式： 其中，提供了四种散点图模式： “Simple”模式：简单散点图，只显示一对相关变量的散 ”模式：简单散点图， 点图。 点图。 “Matrix”模式：矩阵散点图，显示三个相关变量之间的散 ”模式：矩阵散点图， 点图。 点图。 “Simple Dot”模式：简单点图，只显示一个变量的点图。 ”模式：简单点图，只显示一个变量的点图。 “Overlay”模式：重叠散点图，可显示多个相关变量的散 ”模式：重叠散点图， 点图。 点图。 “3—D”模式：三维散点图，显示三个相关变量之间的散 ”模式：三维散点图， 点图。 点图。 在实际应用中，我们多选用简单散点图，选中“ 在实际应用中，我们多选用简单散点图，选中“Simple” ” 然后点击“ 项，然后点击“Define”按钮，进入简单散点图窗口。 ”按钮，进入简单散点图窗口。
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三、利用SPSS绘制散点图 利用 绘制散点图
SPSS可以直接绘制散点图，具体步骤为： 可以直接绘制散点图，具体步骤为： 可以直接绘制散点图 在菜单中点击“图形Graphs—>旧对话框 在菜单中点击“图形 旧对话框 Legacy—>散点图 散点图Scatter /Dot…，” 出现散 散点图 ， 点图主对话框。 点图主对话框。
4、线性相关 、 线性相关是指变量间关系近似地可以用一条直 线表示， 线表示，线性相关根据变量间的变动方向分为 正线性相关和负线性相关。 正线性相关和负线性相关。
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一、变量间的关系
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（1）正线性相关关系 ） 如果两个变量的变动方向一致时， 如果两个变量的变动方向一致时，即一个变量 增加、另一个变量也随之增加， 增加、另一个变量也随之增加，或者一个变量 减少、另一个变量也减少时，称为正线性相关。 减少、另一个变量也减少时，称为正线性相关。 例如，教育程度升高，收入水平，农作物产量越高； 度内，施肥量越多，农作物产量越高；一定范 围内，广告费用投入越多，销售量越大等。 围内，广告费用投入越多，销售量越大等。
任务4 任务 确定数据预测模型
单因素方差分析 相关分析 回归分析 时间序列预测
散点图
一、变量间的关系
1、变量关系分类 、 根据现象之间关系的不同， 根据现象之间关系的不同，可以将变量间的关 系分为函数关系和相关关系两类。 系分为函数关系和相关关系两类。 从相关关系的程度来看，相关关系可以分为完 从相关关系的程度来看， 全相关、线性相关和不相关。 全相关、线性相关和不相关。 从变量间的影响方向来看， 从变量间的影响方向来看，完全相关和线性相 关又可以完全正相关、完全负相关、 关又可以完全正相关、完全负相关、正线性相 负线性相关。 关、负线性相关。
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一、变量间的关系
3、完全相关 、 完全相关是指一个变量完全依赖另一个变量， 完全相关是指一个变量完全依赖另一个变量， 也就是函数关系。 也就是函数关系。
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一、变量间的关系
二、散点图
2、散点图的作用 、 散点图是描述变量关系的一种直观方法， 散点图是描述变量关系的一种直观方法，可以 从散点图中直观的看出两个变量之间是否存在 相关关系、是正线性相关还是负线性相关。 相关关系、是正线性相关还是负线性相关。 也可以大致看出变量之间关系强度如何，但是 也可以大致看出变量之间关系强度如何， 对于具体关系强度则需要相关系数来判断。 对于具体关系强度则需要相关系数来判断。
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一、变量间的关系
5、非线性相关 、 非线性相关是指变量间的关系近似地表现为一 条曲线。 条曲线。
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一、变量间的关系
6、不相关 、 不相关是指变量之间的关系没有规律可循。 不相关是指变量之间的关系没有规律可循。