散布図とは何か、なぜ散布図が使われるのか？

A 散布図 は えんげいひょうげん 2つの変数間の関係の
散布図は、変数間の相関を調べるために使用することができます。
例えば、散布図から、身長と体重が何らかの関係を持っていることがわかります。

散布関係は次のように定義される。

ここで、 \(X) は独立変数（身長または体重）、[ (Y) は従属変数（身長または体重）を表します。を表す。 相関係数 と呼ばれることもあります。 アール値.両方の変数が同じ方向（正の数）、または両方が反対方向（負の数）であるペアの割合として定義することができます。

とはいえ 散布図はすべてのデータセットで描かれるわけではありません。 散布図が使用されるべきデータセットがいくつかあります。

例

- 変数間の関係が同じ方向であること。
例えば、身長と体重が一緒に増えたとき、あるいは、借金と収入が一緒に増えたときなどです。[下図参照］

- 例えば、身長が伸びて体重が減るというように、変数の間に逆方向の関係があること。
[下図参照】。］

なぜ、このようなデータに効果があるのでしょうか？

身長は体重と独立しているので、正の相関係数(r = +0.177)が得られます。同様に、所得という変数については、負の相関係数（r = -0.069）が得られ、ゼロから有意に異なっていることがわかります。

例 ある銘柄に関心があり、その銘柄の価格が上昇すれば、その銘柄を購入する人の数も増加します。つまり、この影響力を利用して、将来の株価を予測することができるのです。2つの変数の相関は+0.596なので、当該変数の間には正の相関がある、あるいは高い相関があることを示しています。

現在の株価を知るには、過去にどれだけ上昇したかを知る必要があります。この上昇を測定するために、現在値と呼ばれるデータポイントを使用します。しかし、将来の上昇を予測するためには（このデータセットを使ってモデルをテストする）、この変数の過去の値を解く必要があります。

例 XYZ社では様々な製品を販売している。品質を上げるよりも価格を上げた方が売れる（品質を上げるごとに$5百万円以上売上が増えた）。また、製品の価格を$5百万円以上下げると、売上が減少する。

このような状況を利用して、トレンドを説明します。将来の株価を予測する際には、株価の上昇や下落によってどれだけの株が売られるかなど、こうした傾向を考慮する必要があります。このようなトレンドは簡単に分析できるものではなく、時間の経過とともに変化します（例えば、株価が長期間下落すると、一部の投資家は株に興味を示さなくなる可能性があります）。

何 道具 を使って散布図を作る？

散布図の作成に特別なことは必要なく、必要なのは各変数の値の組のリストだけです。
2変数の関係を調べるには、両変数を自然値で表した散布図を作成する必要があります。2変数の関係は次のように表すことができる。

ここで、 \(X) and \(Y) is variable (or values ?of those variables) and \(a´) and \(b´) is constants or coefficients.両変数が互いに独立であれば、係数は0でも構いません。

2つの変数の散布関係を求めるには、完全な散布図（各変数に2点を配置する）を形成する \(X), \(Y) の値の組をすべて集める必要があります。そして、各組の値について相関係数を計算します。

ここで、(r)は(a/b)の比として定義されます。の値、またはどちらの変数も他の変数と接続されておらず、それらの関係が「中立」である場合（完全に無関係であることを意味するものではありません）。

結論

散布図法は、2つの変数間の関係を分析するのに便利なツールである。2つの変数間の相関を可視化し、それらがどのように関連しているかを知るために使用されます。散布図を作成するには、2つの変数の値のペアを取得し、それらの間の相関係数を計算する必要があります。この値によって、2つの変数の相関の度合いがわかり、どのような関係があるのかがわかります。

* 散布図に関する考察

• 相関係数がゼロでも、2つの変数の間に関係がないわけではなく、関係の強さが非常に弱いだけである。一般に、2つの変数の間に高い相関がある方向は、0.5より大きい（方向性がある場合は、相関ゼロとなるケースもある）。
• この2つの変数の相関が高ければ高いほど、それを使って両変数の将来の値?を予測することに確信を持つことができます。結論として、両方のトレンドが有意な量で一緒に上昇したり下降したりするかどうかを確認する必要があります。
• 用語の説明 “意義深い“ を統計解析の文脈で意味します。 相関関係が0.5以上1.0未満であること.
• という場面では 相関が高いは、その 相関係数（r）が1に近い場合があるしかし、このような状況が将来にわたってずっと続くというわけではありません。
• 変数XとY（＝価格）を予測する場合、プラスとマイナスの両方の変化（言い換えれば、" \(X) and \(Y)" の変化があると仮定します）がありますが、これらの値?
• 重相関計算の場合、散布図（データの図形化）を見て、すべての変数を見通すことができる。
• 散布図から変数の間に関係がない場合、データを層別化する可能性があるかどうかを検討する。
• 相関が高い（1に近い）場合、両変数は強く関連しており、散布図上でその関係はほぼ直線的であると言えます。
• すべてのデータセットが2変数のダイアグラムを可視化するのに適しているわけではありません。
  関連性のない傾向や、強い傾向を示さないデータ（正規分布など）は、散布図による視覚化には適していません。