Разлика между версии на „Диаграма на разсейване“
Направо към навигацията
Направо към търсенето
| (Не са показани 8 междинни версии от същия потребител) | |||
| Ред 1: | Ред 1: | ||
| − | + | [[file:razsob.jpg|right|thumb|400px|Пример за диаграма на разсейване за форма на данните за производство и използвана енергия]] | |
| − | + | '''Диаграмата на разсейване изобразява [[отношение]]то между причина и следствие''' (например, между ниво на запрашеност и грешки в измерването). | |
| − | + | ==Същност== | |
| − | + | [[Диаграма]]та на разсейване показва много измервания, показани с точки, като мярката за [[качество]] се намира на една ос, а параметрите влияещи на качеството върху друга ос. | |
| − | Служи за графично представяне на зависимостта между две | + | Служи за графично представяне на зависимостта между две променливи. Диаграмата на разсейване често се нарича корелационна диаграма. |
| − | |||
| − | |||
Използва се за откриване на непознати зависимости или за потвърждаване на предполагаеми зависимости. | Използва се за откриване на непознати зависимости или за потвърждаване на предполагаеми зависимости. | ||
| − | + | Чрез диаграмата е необходимо да бъдат намерени връзките или взаимозависимостите между два реда от [[анализ на данните|данни]](параметри). За [[цел]]та двойката стойности се нанасят в диаграмата като стойности на х и у и се анализира разпределението на множеството точки от формата на множеството може да се прави заключение за взаимозависимостите между разглежданите параметри. | |
| − | + | ==Вижте още== | |
| − | Чрез диаграмата е необходимо да бъдат намерени връзките или взаимозависимостите между два реда от данни(параметри). За | ||
| − | + | *[[Корелация]] | |
| − | Корелация | + | *[[Линейна регресия]] |
| − | + | *[[Зависимост]] | |
| − | Линейна регресия | + | *[[Регресионен анализ]] |
| − | + | *[[Променлива в статистиката]] | |
| − | Зависимост | + | ==Източници== |
| − | + | *[http://tuj.asenevtsi.com/TQM2009/TQM029.htm Диаграма на разсейване] | |
| − | Регресионен анализ | + | ==Външни препратки== |
| − | + | * [http://www.kaminata.net/topic-t29973.html Корелационен и регресионен анализ - модели и примери] | |
| − | Променлива в статистиката | + | * [http://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:KxQTQW0YQwQJ:www.nsa-virtualeducation.com/zadochno/lecture_zad_2.ppt+коефициент+корелация&hl=bg&gl=bg&pid=bl&srcid=ADGEESgMAkNjzmJBhVrwZnPFJRKKZF5sMGROATmhT3dsSZUGPo5dVyisnP7yp-d_HcD8wRDb4g_PIpShWVOMWjopcxs-wd_R5Cr4aUXmt__eUtG4M3NWltgqwrcjDB-AY-QnSJi99F09&sig=AHIEtbTArXaMPis5fOwOnlRdEF-5iHvukw Изследване на зависимости] |
| − | + | * [http://www.ist-world.org/ResultPublicationDetails.aspx?ResultPublicationId=49e683d81c8c41dd8ed3016a4d108e3d Изчисляване на претегления коефициент на фенотипна корелация между количествени признаци в малки нееднородни извадки] | |
| − | + | * [http://www.broker.bg/content/view/616/38/ Коефициент на корелация] | |
| − | + | * [http://www.e-dnrs.org/wp-content/uploads/2008/10/uor_2008_8_9.pdf Дърво на решенията] | |
| − | + | * [http://en.wikipedia.org/wiki/Nonlinear_regression Нелинейна регресия] | |
| − | http://tuj.asenevtsi.com/TQM2009/TQM029.htm | + | * [http://rosoft.org/MitakaLectures/Statistica/SPSSlecture9999.pdf Регресионен анализ] |
| + | * [http://en.wikipedia.org/wiki/Segmented_regression Сегментирана линейна регресия] | ||
| + | *[https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:hCWAHmS66fMJ:rosoft.org/MitakaLectures/Statistica/SPSSlecture9999.pdf+&hl=bg&gl=bg&pid=bl&srcid=ADGEESjQ_nwO10m79zsHeXfoVbxKpz93AlclgQyn1ns09-Sx9sov5u3Z3o7Vk9OPY0hbc3GYZ0aTQwu1LStFEfKur-Y0wlzZ9yrn2YSE5Ia3e37wxroGCRTzhxIGLtKb-f766JulQWWV&sig=AHIEtbQ7tCqjiP3LuB0I_h9zaotyzm_mMQ Регресионен и дисперсионен анализ] | ||
| + | *[https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:5KwLK63t5JgJ:www.kirova.org/STAT%25207.doc+&hl=bg&gl=bg&pid=bl&srcid=ADGEEShgRbQiWvHtmhzvFx0M7aykwDpCssu6KLzqctg-0Mg9Ltj-7RTcCCE4YgEQH14O6CZbAr926ZXqXf_cHSRHWbjjMfwaHhkedTyEmw06u9GfLfVKvWJOm5TsPcz63331iQSn1hK0&sig=AHIEtbTe4VkhNTt2IMKJHtrkh32JwzvkkA Еднофакторен регресионен анализ] | ||
| + | [[category:Стратегическо управление]] | ||
Текуща версия към 12:00, 25 февруари 2014
Диаграмата на разсейване изобразява отношението между причина и следствие (например, между ниво на запрашеност и грешки в измерването).
Същност
Диаграмата на разсейване показва много измервания, показани с точки, като мярката за качество се намира на една ос, а параметрите влияещи на качеството върху друга ос. Служи за графично представяне на зависимостта между две променливи. Диаграмата на разсейване често се нарича корелационна диаграма. Използва се за откриване на непознати зависимости или за потвърждаване на предполагаеми зависимости. Чрез диаграмата е необходимо да бъдат намерени връзките или взаимозависимостите между два реда от данни(параметри). За целта двойката стойности се нанасят в диаграмата като стойности на х и у и се анализира разпределението на множеството точки от формата на множеството може да се прави заключение за взаимозависимостите между разглежданите параметри.
Вижте още
Източници
Външни препратки
- Корелационен и регресионен анализ - модели и примери
- Изследване на зависимости
- Изчисляване на претегления коефициент на фенотипна корелация между количествени признаци в малки нееднородни извадки
- Коефициент на корелация
- Дърво на решенията
- Нелинейна регресия
- Регресионен анализ
- Сегментирана линейна регресия
- Регресионен и дисперсионен анализ
- Еднофакторен регресионен анализ