地理散点图怎么看

1. 如何对散点图进行描述分析

需要注意的是，相关关系不同于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一个变量导致另一个变量变化。散点图只是一种数据的初步分析工具，能够直观地观察两组数据可能存在什么关系，在分析时如果找到变量间存在可能的关系，则需要进一步确认是否存在因果关系，使用更多的统计分析工具进行分析。

进行相关关系分析时，应使用连续数据，一般在x轴（横轴）上放置自变量，y轴（纵轴）上放置因变量，在坐标系上绘制出相应的点。散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系或对数关系等，以线性关系为例，散点图一般会包括如下几种典型形状。
正相关：自变量x变大时，因变量y随之变大；

负相关：自变量x变大时，因变量y随之变小；
不相关：因变量y不随自变量x的变化而变化。
例如，网站统计了客户收货天数和满意度结果，满意度最高为5分，如图9-61所示。选定A1:B30区域，在 “插入”功能区的“图表”模块中单击“散点图”，选择“仅带数据标记的散点图”按钮，即可看到绘制的散点图，右击某个数据标记点,在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，并进行添加分类轴和数据轴标题等图表美化，最终效果如图9-62所示。

散点图主要是分析两列数据的关系的。看散点的位置，就可以大概了解两列数据之间的相关性。其制作步骤如下;
首先需要启动Excel，获得相应的数据源，这个数据源就是两列数据，就是X和Y，以此为基础就可以制作散点图啦。
选中两列数据源，在“插入”选项卡上的“图表组”中，就可以看到散点图啦，点击散点图，就会弹出一系列的散点图的模板，选中第一个模板。
这样，散点图就制作完成了.

2. 数学的三角函数中的散点图怎么看啊

摘要 这么来看散点图，随着横坐标逐渐的增大，看从坐标是不是也是逐渐增大，如果是那么就是正相关，如果不是并且相反就是负相关

3. 如何看散点图

随着横坐标逐渐的增大，也是逐渐增大，是就是正相关。如果不是并且相反就是负相关。

分以下几种情况：

1、无明显关系，散点比较散乱。

2、线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。

3、非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新

制作散点图确认。

(3)地理散点图怎么看扩展阅读：

制图步骤

确定变量

明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

建立预测模型

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

进行相关分析

回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。

因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

计算预测误差

回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

确定预测值

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

4. 怎么看散点图造假

根据散点图的特征和分布情况可以判断。
随着横坐标逐渐的增大，也是逐渐增大，是就是正相关。如果不是并且相反就是负相关。分以下几种情况：
1、无明显关系，散点比较散乱。2、线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。3、非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新
制作散点图确认

5. excel散点图怎么确定某一点的具体指标

选中某一点之后右键，添加数据标签，就会出现数值了。

6. 散点图怎么分析

随着横坐标逐渐的增大，也是逐渐增大，是就是正相关。如果不是并且相反就是负相关。

分以下几种情况：

1、无明显关系，散点比较散乱。

2、线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。

3、非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。

散点图的用途：

散点图通常用于显示和比较数值，例如科学数据、统计数据和工程数据。

当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，请使用散点图。散点图中包含的数据越多，比较的效果就越好。

对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点（例如，几千个点），那么散点图便是最佳图表类型。在点状图中显示多个序列看上去非常混乱，这种情况下，应避免使用点状图，而应考虑使用折线图。

默认情况下，散点图以圆圈显示数据点。如果在散点图中有多个序列，请考虑将每个点的标记形状更改为方形、三角形、菱形或其他形状。

7. 散点图怎么看离散程度

散点图中的点如果都分布在直线附近代表离散度低，反之则高。

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要。

8. echart 散点图 怎么确认每个像素点有多少数据点集合

编程狮，随时随地学编程
返回
首页
ECharts 教程
ECharts如何实现散点图
在 ECharts 系列中通过使用 series[i]-scatter 来实现散点（气泡）图。直角坐标系上的散点图可以用来展现数据的 x，y 之间的关系，如果数据项有多个维度，其它维度的值可以通过不同大小的 symbol 展现成气泡图，也可以用颜色来表现。这些可以配合 visualMap 组件完成。

ECharts如何实现散点图
点击编辑实例 》》

ECharts 散点图可以应用在直角坐标系，极坐标系，地理坐标系上。

Tip: ECharts 2.x 中在地图上通过 markPoint 标记大量数据点方式在 ECharts 3 中建议通过地理坐标系上的 scatter 实现。下面示例就是在中国地图上用散点图展现了空气质量的分布。并且用 visualMap 组件将 PM2.5 映射到了颜色。
series[i]-scatter.type
设置 ECharts 散点图，取值为 string 类型，此处的值为 scatter。

series[i]-scatter.name
设置散点图系列的名称，取值类型为 string用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选，在 setOption 更新数据和配置项时用于指定对应的系列。

series[i]-scatter.coordinateSystem
散点图系列使用的坐标系，值类型为 string，默认值为 cartesian2d；以下是可选的取值：

'cartesian2d'：使用二维的直角坐标系（也称笛卡尔坐标系），通过 xAxisIndex, yAxisIndex指定相应的坐标轴组件。
'polar'：使用极坐标系，通过 polarIndex 指定相应的极坐标组件
'geo'：使用地理坐标系，通过 geoIndex 指定相应的地理坐标系组件。
series[i]-scatter.xAxisIndex
散点图使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。取值类型为 number，默认值为 0。

series[i]-scatter.yAxisIndex
散点图使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。取值类型为 number，默认值为 0。

series[i]-scatter.polarIndex
散点图使用的极坐标系的 index，在单个图表实例中存在多个极坐标系的时候有用。取值类型为 number，默认值为 0。

9. 地理统计图怎么读

一、常见的地理统计图
1．柱形统计图柱形统计图也称直方统计图。该统计图用矩形的高低来描述数据的大小，在垂直方向上进行比较。一般把分类项在水平轴（X轴）上标出，而把数据的大小在垂直轴（Y轴）上标出，这样可以强调数据是随分类项（如时间）变化的。柱形统计图可以用来说明地理事物的绝对数量，如“某地年降水量逐月分配图”。
2．条形统计图。条形统计图使用水平横条的长度表示数据值的大小，来描述各个数据之间的差别情况。一般把分类项在垂直轴（Y轴）上标出，而把数据的大小在水平轴（X轴）上标出，以此来突出数据的比较。条形统计图可以用来说明地理事物的比例关系，如“我国主要河流径流量和流域面积比较图”。条形统计图还可以用来反映某一时段内某一地理事物的发展过程，用以预测该事物未来的发展趋势，如“某国人口性别和年龄构成图” （人口金字塔图）。

3．曲线统计图
曲线统计图以曲线方式显示数据的变化趋势，它是用圆滑的曲线将各数据点连接起来而形成的图形。该统计图可以用来详细分析数据随时间的变化趋势，也可用来详细分析多组数据随时间变化的相互作用和相互影响。一般分类轴（X轴）用来代表时间的变化，并且间隔相同，而数值轴（Y轴）代表各时刻的数值的大小，如“黑子相对数与年降水量相关性图”。

4．折线统计图
折线统计图是在曲线统计图的基础上，以折线方式显示数据变化趋势的统计图。它是用直线段将选定的各数据点连接起来而组成的图形。该统计图简化了数据随时间的变化趋势，突出了各时间段内的数据变化大势，显得更加直观。如“北半球气温5年平均值的变化图”。

5．扇形统计图
扇形统计图通常只用一组数据系列作为源数据。它把一个圆面划分为若干个扇形面，每个扇面代表一项数据值，其大小用来表示相应数据项占该数据系列总和的比例值，可以用来反映某些地理事物局部与全部的比例关系。如“我国可开发的水能资源地区分布图”。

6．饼状统计图
饼状统计图是在扇形统计图的基础上派生出的一种统计图。饼状统计图在反映某些地理事物比例关系的同时，也可反映总体的绝对值。如“某年鞍山、丹东、吉林、铜陵四城市工业产值和结构示意图”。

7．圆环统计图
圆环统计图也是用来显示部分与整体的关系。但它可以显示多个数据系列，由多个同心的圆环表示。它把一个圆环划分为若干个圆环段，每个圆环段代表一个数据值在相应数据系列中所占的比例。如“某国三大产业结构图”。

8．散点统计图
散点统计图除了可以显示数据的变化趋势外，更多地用来描述数据之间的关系。它不仅可以用线段，而且可以用一系列的点来描述数据。散点统计图可分为“直角散点统计图”（也称XY散点统计图）和“三角散点统计图”（也称XYZ散点统计图）两种。XY散点统计图在组织数据时，一般将X轴置于一行或一列中，而将Y轴置于相邻的行或列中。XY散点统计图可以按不等间隔来表示数据，也可用折线或平滑曲线把各散点连接起来，以便更好地描述变化趋势。XYZ散点统计图与一般的直角坐标示意图不同，该统计图用等边三角形的三条边作为“三角坐标系”来表示三个变量。XYZ三条数轴分别代表不同的分类项，而每一散点则分别代表三种对应的数值。三角散点统计图常用来表示某一地理事物中各分类项在总量中的比例关系。

9．气泡统计图
气泡统计图是一种特殊的XY散点图，可用来描述多组数据。它相当于在XY散点图的基础上增加了第三个变量，即气泡的尺寸。气泡所处的坐标分别标出了水平轴（X轴）和垂直轴（Y轴）的数据值，同时气泡的大小可以表示数据系列中第三个数据的值，泡越大，数据值就越大。在组织数据时，一般将一行或一列作为分类轴，相邻的行或列作为数据值，而另一行或一列作为气泡的大小值。如“1980年世界主要国家和地区的铁矿和粗铜生产图”。

10．面积统计图
面积统计图用面积的大小来显示某一数值的大小，可以用来描述国民经济不同时期某一数值的变化，如“我国人均耕地面积的变化图”；而且还可以表示某一数量中各分量的对比关系，如“地球水体的存在形式及储量图”。该统计图还使用折线和分类轴（X轴）组成的面积以及两条折线之间的面积来显示数据系列的值，如“世界能源消费构成的变化图”。面积统计图强调幅度随时间的变化，通过显示绘制值的总和还可以显示部分与整体的关系，因此该统计图常被用来描述国民经济不同时期、不同产业部门的产值数据等。

11．玫瑰统计图
玫瑰统计图也称雷达统计图或定位统计图，它是由一个中心向四周辐射出多条数值坐标轴，每个分类都有拥有自己的数值坐标轴，把同一数据系列的值用折线连接起来而形成。玫瑰统计图用来比较若干数据系列的总体水平。气候统计学上常用玫瑰统计图表达某地某一时段内风向的频率等。如“某地风频统计图”。

二、复合统计图
复合统计图就是把几种含有地理要素内容的统计图叠加在一幅图上。它可以是同一类型的统计图的叠加，也可以是不同类型的统计图的叠加，有些甚至是多种地理要素内容叠加在同一幅图上。请看下面的几幅图：
“海洋表层盐度和温度的纬度分布图”是把两幅曲线统计图叠加在一起，用同一个横坐标来表示纬度位置，而两条纵坐标表达的意义则不同：左边的纵坐标表达海洋表层水温值，右边的纵坐标表达海洋表层的盐度值；读实曲线表达的盐度变化规律时应看右边的纵坐标，读虚曲线表达的温度变化规律时应看左边的纵坐标。

“某地气温与降水月份分布图”则是一幅气温曲线统计图与降水柱形统计图的叠加，共用同一横坐标来表示月份，曲线表示气温变化状况，它的值可以根据右边的纵坐标读出；长矩形和高低表示各月降水量，它的值可以从左边的纵坐标读出。
“理想土壤成分的体积分数图”是扇形统计图与环状统计图的叠加，中间部分为扇状统计图，它表示理想土壤成分体积分数的比例关系；而外围的环状统计图则表示各体积分数分类项的比例关系。
“天山地形剖面与水热状况图”（2000年广东地理高考题）将天山的地形剖面及其对应的三项气候资料曲线叠加在一起，提出一些只有利用图中隐藏的信息才能回答的问题，综合性更强、知识跨度更大。
在复合统计图中，各种地理要素内容读起来相互之间有些干扰，但如果采取“分而治之”并注意其交叉点的办法认真进行分析，也是不难解决的。但这必须建立在熟练判读各种单项统计图的基础上，否则自然是无从下手。
三、变式图
变式图，顾名思义就是把已知形式统计图的内容用另一种形式的统计图来表达，如下面的几幅图。初看起来，似乎无从下手，但是只要认真分析，便会发现，新图虽未曾相识，但万变不离其宗，并非无从读起。只要我们了解了各类统计图的功用，掌握了常见统计图的判读方法，便能触类旁通，根据图中提供的信息，对新图做出正确的判读。

10. spss散点图怎么看

图形--旧对话框--散点图（scatter),定义，得下图

选中变量分别进x和y，确定
希望对你有帮助，统计人刘得意