Arvoparit
Syötä x- ja y-arvot samassa järjestyksessä, pilkulla, välilyönnillä tai rivinvaihdolla eroteltuina. Listoissa on oltava yhtä monta arvoa.
Piirrä x- ja y-arvopareista hajontakuvio ja sovita siihen pienimmän neliösumman trendiviiva korrelaatioineen.
Syötä x- ja y-arvot samassa järjestyksessä, pilkulla, välilyönnillä tai rivinvaihdolla eroteltuina. Listoissa on oltava yhtä monta arvoa.
Hajontakuvio on yksi tilastotieteen havainnollisimmista kuvaajista. Se esittää kahden muuttujan havaintoparit pisteinä ja paljastaa yhdellä silmäyksellä, liittyvätkö muuttujat toisiinsa. Tämä laskuri piirtää syöttämistäsi x- ja y-arvoista pisteparven, sovittaa siihen pienimmän neliösumman trendiviivan ja kertoo suoran yhtälön, korrelaation r sekä selitysasteen r².
Hajontakuviossa jokainen havainto koostuu kahdesta arvosta: selittävästä muuttujasta x ja vastemuuttujasta y. Pari (x, y) merkitään yhtenä pisteenä koordinaatistoon. Kun kaikki parit on piirretty, syntyy pisteparvi, jonka muoto kertoo muuttujien yhteydestä: nouseva parvi viittaa positiiviseen riippuvuuteen, laskeva negatiiviseen ja muodoton parvi siihen, ettei lineaarista yhteyttä ole.
Pisteparveen sovitetaan pienimmän neliösumman suora, jonka yhtälö on:
y = a + b · x
Kulmakerroin b ja vakio a lasketaan havainnoista:
b = (n · Σxy − Σx · Σy) ÷ (n · Σx² − (Σx)²)
a = ȳ − b · x̄
Kulmakerroin b kertoo, kuinka paljon y muuttuu, kun x kasvaa yhdellä. Vakio a on suoran ja y-akselin leikkauspiste. Yhteyden voimakkuutta mitataan korrelaatiokertoimella r ja selitysasteella r² = r².
r = (n · Σxy − Σx · Σy) ÷ √[(n · Σx² − (Σx)²)(n · Σy² − (Σy)²)]
Tarkastellaan viittä havaintoparia: (1, 2), (2, 4), (3, 5), (4, 4) ja (5, 6).
Suora nousee oikealle, joten x:n ja y:n välillä on melko voimakas positiivinen yhteys.
Hajontakuvio on usein ensimmäinen askel kahden muuttujan analyysissä. Se kannattaa piirtää ennen korrelaation tai regression laskemista, koska kuvaaja paljastaa epälineaariset yhteydet, ryhmittymät ja poikkeavat havainnot, joita pelkkä tunnusluku ei näytä. Lukion matematiikassa pisteparvi ja regressiosuora kuuluvat tilastojen perusteisiin, ja korkeakoulun tilastotieteessä hajontakuvio on vakiotyökalu aineiston tarkastelussa.