負相關或零相關。了解下面的每個。正相關當個變數隨著另一個變數的增加而增加時，就會有正相關關係。身高和衣服尺寸之間的關係就是正相關的例子。畢竟，當孩子的身高隨著時間的推移而增加時，他們的衣服尺寸也會增加。負相關關係當個變數的值增加而另一個變數的值下降時，兩者之間的相關性為負。例如，車齡和價格呈負相關。通常，當汽車的車齡增加時，其價格就會下降。零值修正零校正意味著變數之間不存在相關性。例如，孩子的衣服尺寸和數學考試成績之間沒有相關性。在本例中，該圖用於消除有關兩個不同變數之間可能關係的假設。
點分散點的離散程度與變數點之間
的相關性強度有關。本質上，色散分為三種：弱色散、強色散和完美色散。接下來，了解每種情況發生的時間。分散性弱顯示資料分散程度較大的圖表表示所考慮的變數之間存在較弱的關係。分散性強當圖表呈現的點分散度較小時，這表示變數 香港 手机 号 之間有強烈的相關性。完美分散當點的離散度幾乎為零時，就會出現完美的離散度，因此變數看起來完全對齊。如何製作散點圖個女人微笑著使用筆記本創建散點圖的第步是定義創建圖表的方式。例如，可以簡單地用紙和筆建立圖表。另一種更常見的替代方法是使用電子表格。還有一些軟體和平台可讓您只需點擊幾下即可建立圖表。
在這種情況下，您只需要填寫有關
變數及其之間的相關性的資訊。選擇創建散點圖的方法，下步就是開始識別變數並建立圖表設計。查看此任務的一些基本步驟：識別變數識別自變數和因變數對於建立散佈圖非常重要。找出哪個控制變數因變數。例如，如果查看車輛以不同速度 摩洛哥 電話號碼 到達目的地所需的時間，則車輛的速度是自變量，而距離是因變量。搜尋變數之間的關係確定變量，就可以透過見證流程或使用數字來源和工具（例如分析、自動化或行動審計軟體）來收集資料。您的目標是了解變數之間的關係。建立圖表收集數據，使用電子表格或散佈圖平台來開發點連線圖。確定相關性類型在圖表上繪製點，確定兩個變數之間的相關性。
