Что такое диаграмма рассеяния и для чего она используется?

Диаграмма рассеяния (или диаграмма разброса) — это графический инструмент для визуализации взаимосвязи между двумя количественными переменными. На такой диаграмме значения одной переменной отображаются по оси X (горизонтальной), а значения второй переменной — по оси Y (вертикальной). Каждая точка на диаграмме представляет пару значений этих переменных для отдельного наблюдения или элемента данных. **Основные цели и применения диаграмм рассеяния:** 1. **Выявление корреляции:** Диаграммы рассеяния помогают определить, существует ли какая-либо связь между двумя переменными — положительная, отрицательная или отсутствие связи. Например, можно исследовать зависимость между количеством часов обучения и результатами теста студентов. 2. **Определение направления и силы связи:** По расположению точек можно оценить, насколько сильно и в каком направлении (прямолинейная, изогнутая и т.д.) переменные связаны друг с другом. 3. **Обнаружение аномалий и выбросов:** Точки, сильно отличающиеся от общей тенденции, могут указывать на выбросы или особые случаи, требующие дополнительного анализа. 4. **Анализ распределения данных:** Диаграмма рассеяния позволяет визуально оценить распределение данных по двум измерениям, выявить скопления или разрежённые области. 5. **Подготовка данных для построения моделей:** При построении регрессионных моделей или других статистических моделей диаграммы рассеяния помогают выбрать подходящий тип модели и проверить предположения о данных. **Пример использования:** Предположим, исследователь хочет понять, влияет ли реклама на уровень продаж продукта. Он собирает данные о расходах на рекламу (в тысячах рублей) и объемах продаж (в единицах) за несколько месяцев. Построив диаграмму рассеяния, исследователь может увидеть, существует ли тенденция роста продаж при увеличении расходов на рекламу, что свидетельствует о положительной корреляции. **Заключение:** Диаграмма рассеяния — мощный инструмент в статистическом анализе и исследовании данных, позволяющий наглядно представить и проанализировать взаимосвязи между переменными, что способствует принятию обоснованных решений на основе данных.