Яагаад тархалтын график ашиглах ёстой гэж?

Агуулгын хүснэгт:

Яагаад тархалтын график ашиглах ёстой гэж?
Яагаад тархалтын график ашиглах ёстой гэж?

Видео: Яагаад тархалтын график ашиглах ёстой гэж?

Видео: Яагаад тархалтын график ашиглах ёстой гэж?
Видео: statistics дискрет тархалтын цуваа 2024, Аравдугаар сар
Anonim

Тараах графикийн үндсэн хэрэглээ нь хоёр тоон хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг ажиглах, харуулахад зориулагдсан … Мөн тархалтын график нь өгөгдөлд санаанд оромгүй хоосон зай байгаа эсэхийг харуулах боломжтой. хэт давсан цэгүүд. Хэрэв бид өгөгдлийг өөр өөр хэсгүүдэд хуваахыг хүсвэл энэ нь ашигтай байж болох юм, жишээ нь хэрэглэгчийн хувийн хөгжүүлэлт.

Та хэзээ тараах график ашиглах вэ?

Олон тооны өгөгдлийн цэгийг цаг хугацаа харгалзахгүйгээр харьцуулах үед Таралтын диаграм нь хамгийн сайн ажилладаг Энэ бол маш хүчирхэг диаграм бөгөөд таны хоорондын хамаарлыг харуулахыг оролдоход тохиромжтой. хоёр хувьсагч (x ба у тэнхлэг), жишээлбэл хүний жин ба өндөр. Үүний сайн жишээг доороос харж болно.

Тараах график яагаад чухал вэ?

Тараах график нь статистикт чухал ач холбогдолтой, учир нь тэдгээр нь ажиглагдсан хэмжигдэхүүн эсвэл үзэгдлийн утгуудын (хувьсагч гэж нэрлэдэг) хоорондын хамаарлын цар хүрээг, хэрэв байгаа бол харуулж чадна. Хэрэв хувьсагчдын хооронд хамаарал байхгүй бол цэгүүд координатын хавтгайд санамсаргүй байдлаар тархсан харагдана.

Старсан график гэж юу вэ, энэ нь бидэнд хэрхэн тусалдаг вэ?

тарсан график гэж юу вэ, энэ нь бидэнд хэрхэн тусалдаг вэ? … -Таралтын график нь хосолсон (x, y) чанарын өгөгдлийн график юм Энэ нь өгөгдлийг эмх цэгцтэй харуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь өгөгдлийн хэв маягийг харуулахад тусалдаг. -Тараах график нь өгөгдлийн цэгүүдэд шулуун шугамаар тохирох томьёо бөгөөд энэ нь өгөгдлийг зурахад тусалдаг.

Таралтын график танд юу хэлэх вэ?

Тараах график нь нэг хувьсагч нөгөө хувьсагчид хэр их нөлөөлж байгааг харуулдаг Хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг тэдгээрийн хамаарал гэнэ. … Шулуун шугам үүсгэхийн тулд өгөгдлийн цэгүүд ойртох тусам хоёр хувьсагчийн хоорондын хамаарал өндөр эсвэл илүү хүчтэй байх болно.

Зөвлөмж болгож буй: