地理散點圖怎麼看

1. 如何對散點圖進行描述分析

需要注意的是，相關關系不同於因果關系，相關性表示兩個變數同時變化，而因果關系是一個變數導致另一個變數變化。散點圖只是一種數據的初步分析工具，能夠直觀地觀察兩組數據可能存在什麼關系，在分析時如果找到變數間存在可能的關系，則需要進一步確認是否存在因果關系，使用更多的統計分析工具進行分析。

進行相關關系分析時，應使用連續數據，一般在x軸（橫軸）上放置自變數，y軸（縱軸）上放置因變數，在坐標繫上繪制出相應的點。散點圖的形狀可能表現為變數間的線性關系、指數關系或對數關系等，以線性關系為例，散點圖一般會包括如下幾種典型形狀。
正相關：自變數x變大時，因變數y隨之變大；

負相關：自變數x變大時，因變數y隨之變小；
不相關：因變數y不隨自變數x的變化而變化。
例如，網站統計了客戶收貨天數和滿意度結果，滿意度最高為5分，如圖9-61所示。選定A1:B30區域，在 「插入」功能區的「圖表」模塊中單擊「散點圖」，選擇「僅帶數據標記的散點圖」按鈕，即可看到繪制的散點圖，右擊某個數據標記點,在彈出的快捷菜單中選擇「添加趨勢線」命令，並進行添加分類軸和數據軸標題等圖表美化，最終效果如圖9-62所示。

散點圖主要是分析兩列數據的關系的。看散點的位置，就可以大概了解兩列數據之間的相關性。其製作步驟如下;
首先需要啟動Excel，獲得相應的數據源，這個數據源就是兩列數據，就是X和Y，以此為基礎就可以製作散點圖啦。
選中兩列數據源，在「插入」選項卡上的「圖表組」中，就可以看到散點圖啦，點擊散點圖，就會彈出一系列的散點圖的模板，選中第一個模板。
這樣，散點圖就製作完成了.

2. 數學的三角函數中的散點圖怎麼看啊

摘要 這么來看散點圖，隨著橫坐標逐漸的增大，看從坐標是不是也是逐漸增大，如果是那麼就是正相關，如果不是並且相反就是負相關

3. 如何看散點圖

隨著橫坐標逐漸的增大，也是逐漸增大，是就是正相關。如果不是並且相反就是負相關。

分以下幾種情況：

1、無明顯關系，散點比較散亂。

2、線性相關。可以大概的看出散點大概的排列在一條直線上下。

3、非線性相關。一般有指數相關，對數相關等。需要將數值轉換為指數形式或者對數形式，重新

製作散點圖確認。

(3)地理散點圖怎麼看擴展閱讀：

制圖步驟

確定變數

明確預測的具體目標，也就確定了因變數。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量Y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。

建立預測模型

依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

進行相關分析

回歸分析是對具有因果關系的影響因素（自變數）和預測對象（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。

因此，作為自變數的因素與作為因變數的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。

計算預測誤差

回歸預測模型是否可用於實際預測，取決於對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。

確定預測值

利用回歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

4. 怎麼看散點圖造假

根據散點圖的特徵和分布情況可以判斷。
隨著橫坐標逐漸的增大，也是逐漸增大，是就是正相關。如果不是並且相反就是負相關。分以下幾種情況：
1、無明顯關系，散點比較散亂。2、線性相關。可以大概的看出散點大概的排列在一條直線上下。3、非線性相關。一般有指數相關，對數相關等。需要將數值轉換為指數形式或者對數形式，重新
製作散點圖確認

5. excel散點圖怎麼確定某一點的具體指標

選中某一點之後右鍵，添加數據標簽，就會出現數值了。

6. 散點圖怎麼分析

隨著橫坐標逐漸的增大，也是逐漸增大，是就是正相關。如果不是並且相反就是負相關。

分以下幾種情況：

1、無明顯關系，散點比較散亂。

2、線性相關。可以大概的看出散點大概的排列在一條直線上下。

3、非線性相關。一般有指數相關，對數相關等。需要將數值轉換為指數形式或者對數形式，重新製作散點圖確認。

散點圖的用途：

散點圖通常用於顯示和比較數值，例如科學數據、統計數據和工程數據。

當要在不考慮時間的情況下比較大量數據點時，請使用散點圖。散點圖中包含的數據越多，比較的效果就越好。

對於處理值的分布和數據點的分簇，散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點（例如，幾千個點），那麼散點圖便是最佳圖表類型。在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂，這種情況下，應避免使用點狀圖，而應考慮使用折線圖。

默認情況下，散點圖以圓圈顯示數據點。如果在散點圖中有多個序列，請考慮將每個點的標記形狀更改為方形、三角形、菱形或其他形狀。

7. 散點圖怎麼看離散程度

散點圖中的點如果都分布在直線附近代表離散度低，反之則高。

散點圖是指在回歸分析中，數據點在直角坐標系平面上的分布圖，散點圖表示因變數隨自變數而變化的大致趨勢，據此可以選擇合適的函數對數據點進行擬合。

用兩組數據構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變數之間是否存在某種關聯或總結坐標點的分布模式。散點圖將序列顯示為一組點。值由點在圖表中的位置表示。類別由圖表中的不同標記表示。散點圖通常用於比較跨類別的聚合數據。

當欲同時考察多個變數間的相關關系時，若一一繪制它們間的簡單散點圖，十分麻煩。此時可利用散點圖矩陣來同時繪制各自變數間的散點圖，這樣可以快速發現多個變數間的主要相關性，這一點在進行多元線性回歸時顯得尤為重要。

8. echart 散點圖 怎麼確認每個像素點有多少數據點集合

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ECharts 教程
ECharts如何實現散點圖
在 ECharts 系列中通過使用 series[i]-scatter 來實現散點（氣泡）圖。直角坐標繫上的散點圖可以用來展現數據的 x，y 之間的關系，如果數據項有多個維度，其它維度的值可以通過不同大小的 symbol 展現成氣泡圖，也可以用顏色來表現。這些可以配合 visualMap 組件完成。

ECharts如何實現散點圖
點擊編輯實例 》》

ECharts 散點圖可以應用在直角坐標系，極坐標系，地理坐標繫上。

Tip: ECharts 2.x 中在地圖上通過 markPoint 標記大量數據點方式在 ECharts 3 中建議通過地理坐標繫上的 scatter 實現。下面示例就是在中國地圖上用散點圖展現了空氣質量的分布。並且用 visualMap 組件將 PM2.5 映射到了顏色。
series[i]-scatter.type
設置 ECharts 散點圖，取值為 string 類型，此處的值為 scatter。

series[i]-scatter.name
設置散點圖系列的名稱，取值類型為 string用於 tooltip 的顯示，legend 的圖例篩選，在 setOption 更新數據和配置項時用於指定對應的系列。

series[i]-scatter.coordinateSystem
散點圖系列使用的坐標系，值類型為 string，默認值為 cartesian2d；以下是可選的取值：

'cartesian2d'：使用二維的直角坐標系（也稱笛卡爾坐標系），通過 xAxisIndex, yAxisIndex指定相應的坐標軸組件。
'polar'：使用極坐標系，通過 polarIndex 指定相應的極坐標組件
'geo'：使用地理坐標系，通過 geoIndex 指定相應的地理坐標系組件。
series[i]-scatter.xAxisIndex
散點圖使用的 x 軸的 index，在單個圖表實例中存在多個 x 軸的時候有用。取值類型為 number，默認值為 0。

series[i]-scatter.yAxisIndex
散點圖使用的 y 軸的 index，在單個圖表實例中存在多個 y 軸的時候有用。取值類型為 number，默認值為 0。

series[i]-scatter.polarIndex
散點圖使用的極坐標系的 index，在單個圖表實例中存在多個極坐標系的時候有用。取值類型為 number，默認值為 0。

9. 地理統計圖怎麼讀

一、常見的地理統計圖
1．柱形統計圖柱形統計圖也稱直方統計圖。該統計圖用矩形的高低來描述數據的大小，在垂直方向上進行比較。一般把分類項在水平軸（X軸）上標出，而把數據的大小在垂直軸（Y軸）上標出，這樣可以強調數據是隨分類項（如時間）變化的。柱形統計圖可以用來說明地理事物的絕對數量，如「某地年降水量逐月分配圖」。
2．條形統計圖。條形統計圖使用水平橫條的長度表示數據值的大小，來描述各個數據之間的差別情況。一般把分類項在垂直軸（Y軸）上標出，而把數據的大小在水平軸（X軸）上標出，以此來突出數據的比較。條形統計圖可以用來說明地理事物的比例關系，如「我國主要河流徑流量和流域面積比較圖」。條形統計圖還可以用來反映某一時段內某一地理事物的發展過程，用以預測該事物未來的發展趨勢，如「某國人口性別和年齡構成圖」 （人口金字塔圖）。

3．曲線統計圖
曲線統計圖以曲線方式顯示數據的變化趨勢，它是用圓滑的曲線將各數據點連接起來而形成的圖形。該統計圖可以用來詳細分析數據隨時間的變化趨勢，也可用來詳細分析多組數據隨時間變化的相互作用和相互影響。一般分類軸（X軸）用來代表時間的變化，並且間隔相同，而數值軸（Y軸）代表各時刻的數值的大小，如「黑子相對數與年降水量相關性圖」。

4．折線統計圖
折線統計圖是在曲線統計圖的基礎上，以折線方式顯示數據變化趨勢的統計圖。它是用直線段將選定的各數據點連接起來而組成的圖形。該統計圖簡化了數據隨時間的變化趨勢，突出了各時間段內的數據變化大勢，顯得更加直觀。如「北半球氣溫5年平均值的變化圖」。

5．扇形統計圖
扇形統計圖通常只用一組數據系列作為源數據。它把一個圓面劃分為若干個扇形面，每個扇面代表一項數據值，其大小用來表示相應數據項占該數據系列總和的比例值，可以用來反映某些地理事物局部與全部的比例關系。如「我國可開發的水能資源地區分布圖」。

6．餅狀統計圖
餅狀統計圖是在扇形統計圖的基礎上派生出的一種統計圖。餅狀統計圖在反映某些地理事物比例關系的同時，也可反映總體的絕對值。如「某年鞍山、丹東、吉林、銅陵四城市工業產值和結構示意圖」。

7．圓環統計圖
圓環統計圖也是用來顯示部分與整體的關系。但它可以顯示多個數據系列，由多個同心的圓環表示。它把一個圓環劃分為若干個圓環段，每個圓環段代表一個數據值在相應數據系列中所佔的比例。如「某國三大產業結構圖」。

8．散點統計圖
散點統計圖除了可以顯示數據的變化趨勢外，更多地用來描述數據之間的關系。它不僅可以用線段，而且可以用一系列的點來描述數據。散點統計圖可分為「直角散點統計圖」（也稱XY散點統計圖）和「三角散點統計圖」（也稱XYZ散點統計圖）兩種。XY散點統計圖在組織數據時，一般將X軸置於一行或一列中，而將Y軸置於相鄰的行或列中。XY散點統計圖可以按不等間隔來表示數據，也可用折線或平滑曲線把各散點連接起來，以便更好地描述變化趨勢。XYZ散點統計圖與一般的直角坐標示意圖不同，該統計圖用等邊三角形的三條邊作為「三角坐標系」來表示三個變數。XYZ三條數軸分別代表不同的分類項，而每一散點則分別代表三種對應的數值。三角散點統計圖常用來表示某一地理事物中各分類項在總量中的比例關系。

9．氣泡統計圖
氣泡統計圖是一種特殊的XY散點圖，可用來描述多組數據。它相當於在XY散點圖的基礎上增加了第三個變數，即氣泡的尺寸。氣泡所處的坐標分別標出了水平軸（X軸）和垂直軸（Y軸）的數據值，同時氣泡的大小可以表示數據系列中第三個數據的值，泡越大，數據值就越大。在組織數據時，一般將一行或一列作為分類軸，相鄰的行或列作為數據值，而另一行或一列作為氣泡的大小值。如「1980年世界主要國家和地區的鐵礦和粗銅生產圖」。

10．面積統計圖
面積統計圖用面積的大小來顯示某一數值的大小，可以用來描述國民經濟不同時期某一數值的變化，如「我國人均耕地面積的變化圖」；而且還可以表示某一數量中各分量的對比關系，如「地球水體的存在形式及儲量圖」。該統計圖還使用折線和分類軸（X軸）組成的面積以及兩條折線之間的面積來顯示數據系列的值，如「世界能源消費構成的變化圖」。面積統計圖強調幅度隨時間的變化，通過顯示繪制值的總和還可以顯示部分與整體的關系，因此該統計圖常被用來描述國民經濟不同時期、不同產業部門的產值數據等。

11．玫瑰統計圖
玫瑰統計圖也稱雷達統計圖或定位統計圖，它是由一個中心向四周輻射出多條數值坐標軸，每個分類都有擁有自己的數值坐標軸，把同一數據系列的值用折線連接起來而形成。玫瑰統計圖用來比較若干數據系列的總體水平。氣候統計學上常用玫瑰統計圖表達某地某一時段內風向的頻率等。如「某地風頻統計圖」。

二、復合統計圖
復合統計圖就是把幾種含有地理要素內容的統計圖疊加在一幅圖上。它可以是同一類型的統計圖的疊加，也可以是不同類型的統計圖的疊加，有些甚至是多種地理要素內容疊加在同一幅圖上。請看下面的幾幅圖：
「海洋表層鹽度和溫度的緯度分布圖」是把兩幅曲線統計圖疊加在一起，用同一個橫坐標來表示緯度位置，而兩條縱坐標表達的意義則不同：左邊的縱坐標表達海洋表層水溫值，右邊的縱坐標表達海洋表層的鹽度值；讀實曲線表達的鹽度變化規律時應看右邊的縱坐標，讀虛曲線表達的溫度變化規律時應看左邊的縱坐標。

「某地氣溫與降水月份分布圖」則是一幅氣溫曲線統計圖與降水柱形統計圖的疊加，共用同一橫坐標來表示月份，曲線表示氣溫變化狀況，它的值可以根據右邊的縱坐標讀出；長矩形和高低表示各月降水量，它的值可以從左邊的縱坐標讀出。
「理想土壤成分的體積分數圖」是扇形統計圖與環狀統計圖的疊加，中間部分為扇狀統計圖，它表示理想土壤成分體積分數的比例關系；而外圍的環狀統計圖則表示各體積分數分類項的比例關系。
「天山地形剖面與水熱狀況圖」（2000年廣東地理高考題）將天山的地形剖面及其對應的三項氣候資料曲線疊加在一起，提出一些只有利用圖中隱藏的信息才能回答的問題，綜合性更強、知識跨度更大。
在復合統計圖中，各種地理要素內容讀起來相互之間有些干擾，但如果採取「分而治之」並注意其交叉點的辦法認真進行分析，也是不難解決的。但這必須建立在熟練判讀各種單項統計圖的基礎上，否則自然是無從下手。
三、變式圖
變式圖，顧名思義就是把已知形式統計圖的內容用另一種形式的統計圖來表達，如下面的幾幅圖。初看起來，似乎無從下手，但是只要認真分析，便會發現，新圖雖未曾相識，但萬變不離其宗，並非無從讀起。只要我們了解了各類統計圖的功用，掌握了常見統計圖的判讀方法，便能觸類旁通，根據圖中提供的信息，對新圖做出正確的判讀。

10. spss散點圖怎麼看

圖形--舊對話框--散點圖（scatter),定義，得下圖

選中變數分別進x和y，確定
希望對你有幫助，統計人劉得意