散点图excel怎么做 名词解释散点图

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。也可以解释为：是在坐标系中，用横轴表示自变量X，用纵轴表示因变量Y。

文章目录：

1. 名词解释散点图
2. 散点图的作用与意义
3. 如何描述散点图?
4. eviews散点图意义是什么

一、名词解释散点图

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

也可以解释为：是在坐标系中，用横轴表示自变量X，用纵轴表示因变量Y，而变量组（X，Y）则用坐标系中的点表示，不同的变量组在没纤坐标系中形成不同的散点，由氏拍坐标系及坐标系中的散点形成的二维图就是散点图。

散点图主要的构成元素有：数据源，横纵坐标轴，变量名，研究的对象歼察羡。

二、散点图的作用与意义

散点图的作用与意义如下：

散李陪升点图又h散点分布图，它是以ー个变量为横坐标，另ー变量为纵坐标，利用散点的分布形态反映变量统计关系的ー种 图形。他的特点是能直观地表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。散点图的优点是能通过直观醒目的图形式反！

出变量间关系的变化形态，以便决定用何种类型的数学表达方式来模拟变量之间的关系。散点、图不仅可以传 递变量间i关系类型的信息，也能反映出变量间关系的明确程度。

分类

1、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自变量间的散点图，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。

2、三维散点图

在散点图矩阵中虽然可以同时观察哪老多个变量间的联系，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。

3、ArcGIS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，而不同之处在于折线图通过将乱含点或数据点相连来显示每一个变化。

适用范围

即便自变量为连续性变量，仍然可以使用散点图。也就是说散点图通过散点的疏密程度和变化趋势表示二个连续变量的数量关系。不仅如此，如果有三个变量，并且自变量为分类变量，散点图通过对点的形状或者点的颜色来区分，即可了解这些变量之间的关系。

如果所有的变量为连续性变量，还可以在许多统计软件中绘制高维散点图。如果把一些个案也就是同一个自变量的点连接起来，就成为了线图，也就是表示因变量指标是上升还是下降的。

三、如何描述散点图?

一般用正相关、负相关和不相关描述。点分布在某一条直线附近，若是从左下角区域分布到右上角区域,则是正相关；

若是从左上角分布到右下角区域,则是负相关；

点的分布无规律则不相关。

还可以分强弱，点分布越靠近一直线，相关性也强，否则越弱。

四、eviews散点图意义是什么

散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图形。在Eviews中，散点图可以用来显示两个变量之间的相关性和趋势，帮助我们了解变量之间的关系。

散点图通常用来探究两个变量之间的线性关系，即一个变量的值如何随着另一个变量的值橡碧的变化而变化。如果两个变量之间存在正相关关系，即一个变量的值随着另一个变量的值的增加而增加，散点图上的点会呈现出一条向上的趋势线；如果两个变量之间存在负相关关系，即一个变量的值随着另一个变量的值的增加而减少，散点图上的点会呈现出一条向下的趋势线。如果两个变量之间没有明显的线性关系，散点图上的点则会呈现出随机分布的状态。

在实际顷基应用中，散点图还可以帮助我们探究异常值、观察数据分布情况等。同时，Eviews还提供了梁乎举其他类型的图形，比如柱状图、线图、饼图等，可以根据具体的数据类型和分析需求来选择合适的图形进行展示和分析。

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