АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Диаграмма разброса (рассеивания)

Читайте также:
  1. HIPO - диаграмма
  2. Векторная диаграмма
  3. Вопрос 27: Векторная диаграмма и сложение одинаково направленных гармонических колебаний
  4. Вынужденные колебания.Векторная диаграмма.Резонанс
  5. Диаграмма Боде
  6. Диаграмма взаимосвязей (ДВ)
  7. Диаграмма Парето
  8. Диаграмма Парето
  9. Диаграмма последовательности UML для прецедента
  10. Диаграмма состояний объекта диагностирования показана на рисунке 1.
  11. Диаграмма состояния для сплавов, образующих химические соединения

Диаграмма разброса (рассеивания) – это инструмент, позволяю­щий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных [29].

Эти две переменные х и у могут относиться:

а) к характеристике качества у и к влияющему на нее фактору х;

б) к двум различным характеристикам качества х и у;

в) к двум факторам х и у, влияющим на одну характеристику качества z.

Для выявления связи между ними и служит диаграмма разброса (рассеивания), которую также часто называют полем корреляции.

Этапы построения диаграммы разброса (рассеивания):

1. Соберите парные данные (х и у), между которыми хотите исследовать зависимость. Хорошо иметь, по меньшей мере,
30 пар данных.

2. Найдите максимальные и минимальные значения х и у.

3. Постройте систему координат в таком масштабе, чтобы вертикальная и горизонтальная оси были одинаковой длины (т.е. расстояние от нуля до максимального значения х и у соответственно), тогда диаграмма будет нагляднее. Если одна переменная – фактор, а вторая – характеристика качества, то выберите для фактора горизонтальную ось Х, а для характеристики качества – вертикальную ось Y.

4. Нанесите данные на график.

5. Укажите на диаграмме все необходимые обозначения, например: название диаграммы; период времени сбора данных; число пар данных; названия и единицы измерения для каждой оси; дату составления диаграммы; имя (и прочие данные) человека, который составлял эту диаграмму.

Типичные виды диаграмм разброса (рассеивания) приведены на рис. 1.7.

Рис. 1.7. Типичные виды диаграмм разброса [3]:

А – сильная положительная корреляция;

Б – сильная отрицательная корреляция

В – слабая положительная корреляция;

Г – слабая отрицательная корреляция;

Д – криволинейная корреляция;

Е – отсутствие корреляции

Для оценки степени корреляционной зависимости необходимо вычислить коэффициент корреляции по формуле:

, (1.9)

где S(xy) – ковариация;

S(xx), S(yy) – дисперсии x и y соответственно.

Ковариация определяется по формуле:

, (1.10)

где xi и yi собранные статистические данные;

и средние значения переменных х и у;

п – число пар данных.

Дисперсия определяется по формуле (для переменных х и у формулы подобны):

. (1.11)

Получив коэффициент корреляции можно определить тесноту связи между переменными:

0 < ≤ 0,2 – очень слабая корреляция;

0,2 < ≤ 0,5 – слабая корреляция;

0,5 < ≤ 0,7 – средняя корреляция;

0,7 < ≤ 0,9 – высокая корреляция;

0,9 < ≤ 1 – очень высокая корреляция (зависимость между переменными можно выразить в виде линейной функции).

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)