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散布図は、2変数グラフを作成し、その関係についての関数仮説を立てることによって得られる、統計家の兵器庫における重要な診断ツールです。このため、これらは通常、回帰分析を実行する前に設計されています。次に、統計学者は回帰分析を使用して仮説を検証し、関係の正確な符号と大きさを決定します。さらに、回帰グラフは、矛盾するデータ（ほとんどのサンプルデータから異常に離れた値）を識別するのに役立ちます。矛盾するデータを排除すると、回帰モデルの改善に役立ちます。
説明書
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散布図で2つの変数間の負の関係を探します。最初の変数の低い値が2番目の変数の高い値に対応する場合、負の相関があります。この場合、データを通る線は負の勾配を持ちます。
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変数間の正の関係についてチャートを調べてください。第１の変数の低い値が第２の変数の低い値に対応し、第１の変数の高い値が第２の変数の高い値に同様に対応する場合、変数は正の相関を有する。この場合、データを通る線は正の勾配を持ちます。
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散布図を調べて、変数間に関係がないかどうかを判断します。グラフ内のデータが、変数間に明白な関係がなく、ランダムに分布している場合、それらは相関関係を持たないか、または小さくて統計的に有意でない相関関係を持ちます。この場合、データを通る線は水平で、傾きはゼロです。
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データを通る回帰直線を作成し、その形式を調べて、2つの変数間の関係の性質を評価します。直線は線形関係で解釈され、曲線形状は二次関係を示唆し、急激に上昇または下降する前に比較的平坦に始まる線は指数関係として解釈されます。
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チャートで矛盾するデータを探します。データセットから異常に遠い値。食い違いは変数間の関係を発散させる。それらが存在しても2つの変数間の関係の分析に影響がない場合に限り、それらを除去します。