每个相关性可以分为三种类型：正相关、

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负相关或零相关。了解下面的每个。正相关当个变量随着另个变量的增加而增加时，存在正相关关系。身高和衣服尺寸之间的关系就是正相关的个例子。毕竟，当孩子的身高随着时间的推移而增加时，他们的衣服尺寸也会增加。负相关关系当个变量的值增加而另个变量的值下降时，两者之间的相关性为负。例如，车龄和价格呈负相关。通常，当汽车的车龄增加时，其价格就会下降。零值修正零校正意味着变量之间不存在相关性。例如，孩子的衣服尺码和数学考试成绩之间没有相关性。在本例中，该图用于消除有关两个不同变量之间可能关系的假设。

点分散点的离散程度与变量点之间的相关性强度有关。本质上，色散分为三种类型：弱色散、强色散和完美色散。接下来，了解每种情况发生的时间。分散性弱显示数据分散程度较大的图表表明所考虑的变量之间存在较弱的关系。分散性强当图表呈现的点分散度较小时，这意味着变量之间存在很强的相关性。完美分散当点的离散度几乎为零时，就会出现完美的离散度，因此变量看起来完全对齐。如何制作散点图个女 匈牙利 Whatsapp 号码 人微笑着使用笔记本创建散点图的第步是定义创建图表的方式。例如，可以简单地用纸和笔创建图表。另种更常见的替代方法是使用电子表格。还有些软件和平台可让您只需单击几下即可创建图表。



在这种情况下，您只需要填写有关变量及其之间的相关性的信息。选择创建散点图的方法，下步就是开始识别变量并构建图表设计。查看此任务的些基本步骤：识别变量识别自变量和因变量对于创建散点图非常重要。找出哪个控制变量因变量。例如，如果查看车辆以不同速度到达目的地所需的时间，则车辆的速度是自变量，而距离是因变量。搜索变量之间的关系确定变量，就可以通过见证流程或使用数字源和工具（例如分析、自动化或移动审计软件）来收集数据。您的目标是了解变量之间的关系。构建图表收集数据，使用电子表格或散点图平台来开发点连线图。确定相关性类型在图表上绘制点，确定两个变量之间的相关性。