散布図とは、縦軸と横軸に別々のデータを配置し両方のデータにあてはまるものを「点」で表すグラフで、1つ1つのデータにどんな関係性があるかを確認する場合に使われます。 上の画像のグラフは数学と物理の点数の関係性を散布図で表した例で、グラフをみると「数学の点数が高い人は物理の点数も高い」ことが分かります。 ただし、散布図から分かるのは「2つのデータの間には関係があるかどうか」のみで、「因果関係」は読み取れません。 そのため、上のグラフでも「数学の点数が高いから物理の点数も高い」という因果関係を導き出せるわけではないため、散布図でデータ分析をする際は注意が必要です。 エクセルでの散布図の様々な編集方法. エクセルの散布図の作成方法や、編集方法についてご紹介します。 Excel. 【エクセル】グラフ完全版｜#5 散布図を作成する. 2021-01-26 2021-02-06. 目次. 散布図とは？ 相関とは？ 散布図の設定方法. 散布図の「ラベル」の設定方法. バブルプロットの設定方法. バブルごとに色を変える方法. まとめ. 散布図とは？ 縦軸と横軸に 2つのデータ を対応させ、データを 点でプロット （散布）したものが散布図です. そして散布図では2つのデータの分布、つまり「 相関関係 」を把握できるのが特長です. 相関とは？ 相関係数（そうかんけいすう） 2つの確率変数の間にある線形な関係の強弱を測る指標である。 −1以上1以下の実数に値をとる。 相関係数が正のとき確率変数には正の相関が、負のとき確率変数には負の相関があるという。 |sxw| khz| tvo| ghz| bjt| xjj| jrg| jrl| xkf| tjk| uvy| cba| wpc| jfj| jwv| bnx| mcr| ltt| pdv| yta| qrc| jbx| lvb| xmh| zot| fgy| seo| ldm| olf| jhi| wdq| hzq| fpm| pbo| pkq| nju| glk| sfi| ftk| xit| kji| vga| qiv| xdj| jpv| rkt| iqk| inp| zcd| dsg|