2) предсказанные значения и остатки
3) выборочные и популяционные значения
4) наблюдаемые и ожидаемые значения
Объяснение:
График корреляционного поля, или скатерограмма, является визуализацией зависимости между двумя переменными. Он отображает значения независимой переменной на одной оси и значения зависимой переменной на другой оси.
Каждая точка на графике представляет собой значение обеих переменных для конкретного наблюдения. Таким образом, скатерограмма позволяет оценить силу и направление связи между двумя переменными.
Если точки на графике расположены близко к прямой линии, это указывает на сильную линейную связь между двумя переменными. Если точки расположены в случайном порядке без какого-либо определенного направления, то это указывает на отсутствие связи между двумя переменными.
График корреляционного поля очень полезен для анализа данных и выявления закономерностей в данных. Он может быть использован в различных областях, таких как экономика, физика, медицина и т. д.
График корреляционного поля (скатерограмма) отражает значения независимой и зависимой переменных. Он представляет собой двумерную диаграмму рассеяния, на которой каждая точка соответствует одному из наблюдений. Цветом или размером точки может быть представлено значение третьей переменной, если таковая имеется.
Скатерограмма может быть использована для определения типа связи между двумя переменными. Если точки располагаются вблизи линии, то это говорит о присутствии линейной связи между переменными. Если же точки расположены в случайном порядке, то можно сделать вывод о том, что связи между переменными нет.
Основное назначение скатерограммы – это выявление выбросов и аномальных значений. Точки, отклонившиеся от общей картины графика, могут указывать на ошибку в данных или наличие неучтенных факторов, влияющих на изучаемые переменные.
Важно помнить, что при интерпретации скатерограммы необходимо учитывать контекст и цель исследования. График корреляционного поля не дает ответов на все вопросы, но может быть полезен при анализе статистических данных в различных областях знания.