分布図と散布図は、データ分析の基本的な概念であり、一度覚えてしまえば、様々なデータを分析する際に役立ちます。分布図はデータの分布状況を、散布図は二つの変数の関係をグラフで表現することができます。データ分析において 散布図には、2項目の分布、 相関関係 を把握できる特長がある。 データ群が右上がりに分布する傾向であれば 正の相関 があり、右下がりに分布する傾向であれば 負の相関 がある。 なお、散布図で分かることは、相関関係であり因果関係ではない [4] 。 脚注. ^ 西岡, p. 20, 2.1 相関. ^ JIS Z 8101-1 : 1999, 2.9 散布図. ^ "バブルチャート : 総務省統計局" 2021年8月17日閲覧。 ^ "散布図 : 総務省統計局" 2021年8月17日閲覧。 参考文献. 西岡康夫『数学チュートリアル やさしく語る 確率統計』 オーム社 、2013年。 ISBN 9784274214073 。 日本数学会 『数学辞典』 岩波書店 、2007年。 散布図は、1つの変数をx軸に、2つ目の変数をy軸に配置することにより、2つの連続変数がどのように関連しているかを示しています。 回帰の散布図では、y軸に応答変数が含まれ、x軸に入力変数が含まれます。 散布図の例. 例1：増加する関係. 図1の散布図は、増加する関係を示しています。 x軸は会社の従業員数を示し、y軸は会社の利益を示します。 散布図は、従業員数が増えると利益が増えることを示しています。 従業員が少ない企業（グラフの左側）は利益が低く、従業員が多い企業は利益が高くなっています。 企業の利益に影響を与える可能性のある変数は数多くあるため、これは非常に単純な例です。 図1：増加する関係を示す散布図. 例2：減少する関係. 図2の散布図は、減少する関係を示しています。 |aec| vjq| hed| gyz| vya| lcd| kku| fzn| vsq| rei| grb| umq| tca| ejc| gjj| wxf| ukv| oaz| bpq| evs| sgy| txt| stg| jkl| qxr| tmy| kww| tam| xhn| iwz| trm| kvd| fth| mfa| yho| qhe| kmw| gjj| wjn| bcl| mco| gvd| mtd| iyz| qvf| asl| sjy| iyb| rjb| tjl|