Постройте диаграмму рассеивания для следующего набора пар значений: (1; 2), (2; 2), (3; 2), (3; 4), (4; 5), (5

Сердце_Океана

62

Конечно! Чтобы построить диаграмму рассеивания, мы размещаем пары значений на плоскости, используя первое значение как ось абсцисс (горизонтальная ось) и второе значение как ось ординат (вертикальная ось). Давайте начнем.

У нас есть следующий набор пар значений:
(1; 2), (2; 2), (3; 2), (3; 4), (4; 5), (5; 6), (4; 3), (4; 4), (6; 6).

Разместим эти точки на диаграмме:

\[
\begin{array}{cc}
\text{Пара значений} & \text{Точка на диаграмме}\\
(1; 2) & \cdot\\
(2; 2) & \cdot\\
(3; 2) & \cdot\\
(3; 4) & \cdot\\
(4; 5) & \cdot\\
(5; 6) & \cdot\\
(4; 3) & \cdot\\
(4; 4) & \cdot\\
(6; 6) & \cdot\\
\end{array}
\]

После размещения всех точек, основываясь на наших парах значений, мы получаем диаграмму рассеивания следующего вида:

       |

    7  +                                  +

       |

       |             *        *       *           *

    6  +                       * * *

       |

       |

    5  +                     *     *         *  *

       |

       |                   *         *

    4  +                 *   * *       *   *

       |

       |               *

    3  +             *     *

       |           *

       |

    2  +         *       *       * *

       |

       |       *

    1  +  *=*=

       |

       +-------------------------------------------

         1     2     3     4     5     6     7     8 

Теперь давайте проанализируем нашу диаграмму рассеивания. Мы видим, что точки разбросаны в пространстве. Однако нет четкого тренда увеличения или уменьшения значений второго элемента пары при увеличении первого элемента пары. Например, при увеличении значения первого элемента пары от 3 до 4, значения второго элемента могут как уменьшиться (с 4 до 3), так и увеличиться (с 3 до 5 или даже с 5 до 6). Поэтому невозможно сделать однозначный вывод о связи между увеличением первого значения пары и увеличением второго значения.

Важно отметить, что диаграмма рассеивания помогает нам визуализировать распределение пар значений и их связь между собой. Она может быть полезна для выявления общих тенденций или аномалий в данных.