Съдържание
Графикът на разсейване е графика, която показва връзката между два набора данни. Понякога е полезно да използвате данните, съдържащи се в графика на разсейване, за да получите математическа връзка между две променливи. Уравнението на разпръсната графика може да бъде получено на ръка, като се използва един от два основни начина: графична техника или техника, наречена линейна регресия.
Създаване на скатер
Използвайте графична хартия, за да създадете разпръснат график. Начертайте оси x и y, уверете се, че те се пресичат и маркират произхода. Уверете се, че осите x и y също имат правилни заглавия. След това очертайте всяка точка от данни в графиката. Всички тенденции между наброените набори от данни сега трябва да бъдат очевидни.
Линия на Best Fit
След като се създаде диаграма на разсейване, при условие че има линейна корелация между два набора от данни, можем да използваме графичен метод за получаване на уравнението. Вземете линийка и нарисувайте линия възможно най-близо до всички точки. Опитайте се да се уверите, че има толкова точки над линията, колкото има под линията. След като линията е начертана, използвайте стандартни методи, за да намерите уравнението на правата
Уравнение на права линия
След като на графика на разсейване е поставена линия с най-добро прилягане е лесно да се намери уравнението. Общото уравнение на права линия е:
y = mx + c
Където m е наклонът (градиентът) на линията и c е y-прехващането. За да получите градиента, намерете две точки на линията. За целта на този пример, нека приемем, че двете точки са (1,3) и (0,1). Градиентът може да се изчисли, като се вземе разликата в y-координатите и се раздели на разликата в x-координатите:
m = (3 - 1) / (1 - 0) = 2/1 = 2
Градиентът в този случай е равен на 2. Засега уравнението на правия е
y = 2x + c
Стойността за с може да бъде получена чрез заместване на стойностите за известна точка. Следвайки примера, една от известните точки е (1,3). Включете това в уравнението и пренаредете за c:
3 = (2 * 1) + c
c = 3 - 2 = 1
Крайното уравнение в този случай е:
y = 2x + 1
Линейна регресия
Линейна регресия е математически метод, който може да се използва за получаване на праволинейното уравнение на разпръснат график. Започнете, като поставите данните си в таблица. За този пример, нека приемем, че имаме следните данни:
(4.1, 2.2) (6.5, 4.5) (12.6, 10.4)
Изчислете сумата на x-стойностите:
x_sum = 4.1 + 6.5 + 12.6 = 23.2
След това се изчислява сумата на у-стойностите:
y_sum = 2.2 + 4.4 + 10.4 = 17
Сега сумирайте продуктите от всеки набор от данни:
xy_sum = (4.1 * 2.2) + (6.5 * 4.4) + (12.6 * 10.4) = 168.66
След това се изчислява сумата на x-стойностите в квадрат и y-стойностите в квадрат:
x_square_sum = (4.1 ^ 2) + (6.5 ^ 2) + (12.6 ^ 2) = 217.82
y_square_sum = (2.2 ^ 2) + (4.5 ^ 2) + (10.4 ^ 2) = 133.25
И накрая, пребройте броя на точките с данни, които имате. В този случай имаме три точки от данни (N = 3). Наклонът за най-подходящата линия може да бъде получен от:
m = (N * xy_sum) - (x_sum * y_sum) / (N * x_square_sum) - (x_sum * x_sum) = (3 * 168.66) - (23.2 * 17) / (3 * 217.82) - (23.2 * 23.2) = 0.968
Прихващането за най-добрата линия може да бъде получено от:
c = (x_square_sum * y_sum) - (x_sum * xy_sum) / (N * x_square_sum) - (x_sum * x_sum)
= (217.82 17) - (23.2 168.66) / (3 * 217.82) - (23.2 * 23.2) = -1.82
Следователно крайното уравнение е:
y = 0.968x - 1.82