散點圖英文解釋翻譯、散點圖的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 scatter
【經】 scatter diagram

分詞翻譯：

散的英語翻譯：

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

點圖的英語翻譯：

【計】 dot chart
【醫】 scatter diagram

專業解析

散點圖 (Scatter Plot) 的漢英詞典釋義與詳解

一、基礎定義與術語對照

中文術語：散點圖
英文術語： Scatter Plot (也作 Scatter Diagram, Scatter Chart, Scattergram)
核心釋義：散點圖是一種利用笛卡爾坐标系（通常是二維平面直角坐标系）來顯示兩個定量變量之間關系的統計圖表。圖中，每一個數據點（Data Point）對應于坐标系中的一個點（Dot），其位置由該數據點在兩個變量上的取值共同決定。

二、核心特征與可視化邏輯

變量關系展示：散點圖的核心價值在于揭示兩個連續變量（如身高與體重、廣告投入與銷售額、溫度與濕度）之間是否存在關聯（Association），以及關聯的方向（正相關、負相關）和強度（強相關、弱相關）。
數據點分布：圖中點的分布模式（Pattern）是解讀的關鍵：
- 聚集趨勢：點群可能呈現向上傾斜（正相關）、向下傾斜（負相關）或無明顯方向（不相關）的帶狀分布。
- 離散程度：點圍繞某種趨勢線（如回歸線）的離散程度反映了變量間關系的緊密性（強度）。點越集中，關系越強；點越分散，關系越弱。
- 異常值識别：遠離主體點群的孤立點可能表示異常值（Outliers），需要特别關注。
與折線圖區别：散點圖強調個體觀測值及其分布，展示變量間的相關性；而折線圖通常用于展示單一變量隨時間或有序類别變化的趨勢，點之間用線連接以強調連續性或順序。

三、應用場景與統計學意義

散點圖是統計學和數據分析中最基礎且重要的探索性數據分析（EDA）工具之一，廣泛應用于：

相關性分析：初步判斷兩個變量是否存線上性或非線性關系。
回歸分析基礎：為建立回歸模型（如線性回歸）提供直觀依據，幫助選擇合適的模型形式。
聚類分析：輔助識别數據中潛在的自然分組（Clusters）。
異常值檢測：直觀發現數據中的異常觀測。
多變量分析：可通過添加顔色、形狀或大小編碼引入第三個變量（如類别變量或另一個定量變量），形成氣泡圖（Bubble Chart）等變體。

權威參考來源：

《牛津英漢雙解詞典》(Oxford Chinese Dictionary): 對 "scatter plot/diagram" 的标準定義與中文譯法 "散點圖" 提供了權威依據。 (來源：牛津大學出版社标準詞典條目)
《統計學：基本概念與方法》(Statistics: Concepts and Methods) - 李賢平: 系統闡述了散點圖在描述雙變量關系、探索數據模式及作為回歸分析基礎工具的核心作用。 (來源：高等教育出版社經典教材)
《數據可視化實戰》(The Visual Display of Quantitative Information) - Edward R. Tufte: 被譽為數據可視化領域的經典著作，深入探讨了包括散點圖在内的各種統計圖形設計原則與最佳實踐，強調其揭示數據内在結構的能力。 (來源：權威可視化理論專著)

網絡擴展解釋

散點圖（Scatter Plot）是一種通過二維坐标系中的點分布來展示兩個變量之間關系的統計圖表。它常用于分析變量間的相關性、數據分布模式或異常值檢測，是數據可視化的重要工具之一。

一、核心組成

坐标系：橫軸（X軸）和縱軸（Y軸）分别代表兩個變量，可以是數值型或類别型數據。
數據點：每個點對應一個觀測值，其位置由兩個變量的取值共同決定。
趨勢線（可選）：可添加回歸線或拟合曲線，輔助觀察變量間的整體趨勢。

二、主要用途

相關性分析：通過點分布形态判斷變量是正相關（點呈上升趨勢）、負相關（點呈下降趨勢）或無關聯（點隨機分布）。
聚類識别：密集點群可能代表數據中的子群體。
異常值檢測：遠離主體分布的孤立點可能為異常數據。

三、典型應用場景

科學研究：如分析身高與體重的關聯性。
金融分析：如觀察股票收益與風險的關系。
質量控制：檢測生産過程中參數偏離正常範圍的情況。

四、優勢與局限

優勢：直觀展示數據分布，支持多維數據分析（可通過顔色/大小編碼第三個變量）。
局限：數據量過大時可能出現重疊（可結合透明度或蜂巢圖優化）。

實際應用中，常配合相關系數計算（如皮爾遜系數）量化相關程度，公式為： $$ r = frac{sum (x_i - bar{x})(y_i - bar{y})}{sqrt{sum (x_i - bar{x}) sum (y_i - bar{y})}} $$ 其中$bar{x}$和$bar{y}$為變量均值。