A scatterplot egyszerűen egy véletlen koordinátákkal rendelkező grafikon.
Amikor valódi adatokkal dolgozunk, gyakran úgy találjuk, hogy (nem informális) elég véletlen. Ellentétben azokkal az adatokkal, amelyeket általában matematikai problémákkal kapsz, nincs pontos trended, és nem tudja dokumentálni egyetlen egyenlettel, például
Ha észreveszi, a pontok nem mutatnak pontos trendet, amit követnek. Néhány pont például ugyanaz
Ilyen helyzetekben egy scatterplotot használ. Ahelyett, hogy az egyenleteket és rajzvonalakat azonnal kihozná, egyszerűen megadná az összes megadott koordinátát a grafikonon. Miért hasznos ez? Nos, akkor ezt használhatja, hogy közelítsen az adatok működésének módjához.
Például a fenti grafikonon látható, hogy az összes pont úgy tűnik, hogy emelkedik felfelé, ahogy a tanulmányi órák száma nő. Ezért arra a következtetésre juthat, hogy a tanulmányi órák száma nő, így a Regents pontszámok is. Ismét ez nem lehet 100% -os pontosságú, de erős becslés.
Végül, ezt használhatja arra, hogy az a legjobb illeszkedési vonal. A legjobb illeszkedésű vonalak alapvetően olyan vonalak, amelyek a lehető legközelebb állnak az összes adatponthoz. Igen nem érjen hozzá bármilyen maguknak az adatpontoknak, de a lehető legközelebb kell lenniük mindegyikükhöz. A TI-83 és 84 számológépek megtalálják az Ön által megadott stat-diagram egyenletét. Ez a videó elmagyarázza, hogyan teheti ezt:
Hogyan találjuk a legjobban illeszkedő vonalakat a TI-83 vagy 84 számológépben
Remélem segít:)