散点图英文解释翻译、散点图的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 scatter
【经】 scatter diagram

分词翻译：

散的英语翻译：

come loose; dispel; disperse; disseminate; fall apart; give out; scatter

点图的英语翻译：

【计】 dot chart
【医】 scatter diagram

专业解析

散点图 (Scatter Plot) 的汉英词典释义与详解

一、基础定义与术语对照

中文术语：散点图
英文术语： Scatter Plot (也作 Scatter Diagram, Scatter Chart, Scattergram)
核心释义：散点图是一种利用笛卡尔坐标系（通常是二维平面直角坐标系）来显示两个定量变量之间关系的统计图表。图中，每一个数据点（Data Point）对应于坐标系中的一个点（Dot），其位置由该数据点在两个变量上的取值共同决定。

二、核心特征与可视化逻辑

变量关系展示：散点图的核心价值在于揭示两个连续变量（如身高与体重、广告投入与销售额、温度与湿度）之间是否存在关联（Association），以及关联的方向（正相关、负相关）和强度（强相关、弱相关）。
数据点分布：图中点的分布模式（Pattern）是解读的关键：
- 聚集趋势：点群可能呈现向上倾斜（正相关）、向下倾斜（负相关）或无明显方向（不相关）的带状分布。
- 离散程度：点围绕某种趋势线（如回归线）的离散程度反映了变量间关系的紧密性（强度）。点越集中，关系越强；点越分散，关系越弱。
- 异常值识别：远离主体点群的孤立点可能表示异常值（Outliers），需要特别关注。
与折线图区别：散点图强调个体观测值及其分布，展示变量间的相关性；而折线图通常用于展示单一变量随时间或有序类别变化的趋势，点之间用线连接以强调连续性或顺序。

三、应用场景与统计学意义

散点图是统计学和数据分析中最基础且重要的探索性数据分析（EDA）工具之一，广泛应用于：

相关性分析：初步判断两个变量是否存在线性或非线性关系。
回归分析基础：为建立回归模型（如线性回归）提供直观依据，帮助选择合适的模型形式。
聚类分析：辅助识别数据中潜在的自然分组（Clusters）。
异常值检测：直观发现数据中的异常观测。
多变量分析：可通过添加颜色、形状或大小编码引入第三个变量（如类别变量或另一个定量变量），形成气泡图（Bubble Chart）等变体。

权威参考来源：

《牛津英汉双解词典》(Oxford Chinese Dictionary): 对 "scatter plot/diagram" 的标准定义与中文译法 "散点图" 提供了权威依据。 (来源：牛津大学出版社标准词典条目)
《统计学：基本概念与方法》(Statistics: Concepts and Methods) - 李贤平: 系统阐述了散点图在描述双变量关系、探索数据模式及作为回归分析基础工具的核心作用。 (来源：高等教育出版社经典教材)
《数据可视化实战》(The Visual Display of Quantitative Information) - Edward R. Tufte: 被誉为数据可视化领域的经典著作，深入探讨了包括散点图在内的各种统计图形设计原则与最佳实践，强调其揭示数据内在结构的能力。 (来源：权威可视化理论专著)

网络扩展解释

散点图（Scatter Plot）是一种通过二维坐标系中的点分布来展示两个变量之间关系的统计图表。它常用于分析变量间的相关性、数据分布模式或异常值检测，是数据可视化的重要工具之一。

一、核心组成

坐标系：横轴（X轴）和纵轴（Y轴）分别代表两个变量，可以是数值型或类别型数据。
数据点：每个点对应一个观测值，其位置由两个变量的取值共同决定。
趋势线（可选）：可添加回归线或拟合曲线，辅助观察变量间的整体趋势。

二、主要用途

相关性分析：通过点分布形态判断变量是正相关（点呈上升趋势）、负相关（点呈下降趋势）或无关联（点随机分布）。
聚类识别：密集点群可能代表数据中的子群体。
异常值检测：远离主体分布的孤立点可能为异常数据。

三、典型应用场景

科学研究：如分析身高与体重的关联性。
金融分析：如观察股票收益与风险的关系。
质量控制：检测生产过程中参数偏离正常范围的情况。

四、优势与局限

优势：直观展示数据分布，支持多维数据分析（可通过颜色/大小编码第三个变量）。
局限：数据量过大时可能出现重叠（可结合透明度或蜂巢图优化）。

实际应用中，常配合相关系数计算（如皮尔逊系数）量化相关程度，公式为： $$ r = frac{sum (x_i - bar{x})(y_i - bar{y})}{sqrt{sum (x_i - bar{x}) sum (y_i - bar{y})}} $$ 其中$bar{x}$和$bar{y}$为变量均值。