散布図は、単にランダムな座標を持つグラフです。
私たちが現実のデータを使って作業しているとき、それは（非公式に）非常にランダムであることがわかります。数学の問題で通常受け取るデータとは異なり、正確な傾向はなく、次のような単一の式で文書化することはできません。
あなたが気づくならば、ポイントは彼らが従う正確な傾向を持っていません。例えば、いくつかの点は同じです
このような状況では、散布図を使用します。方程式を導き出して直線を描くのではなく、与えられた座標をすべてグラフにプロットするだけです。これはなぜ便利なのでしょうか。さて、あなたはそれからデータがどのように振る舞っているかに関して近似をするためにそれを使うことができます。
たとえば、上のグラフでは、学習時間数が増えるにつれて、すべての点が上向きに傾斜しているように見えます。したがって、学習時間数が増加するにつれて、Regents Scoresも増加すると推測できます。繰り返しますが、これは100％正確ではないかもしれませんが、それは強力な見積もりです。
最後に、これを使用して、いわゆる「 ベストフィットライン。ベストフィットラインは基本的に、できるだけすべてのデータポイントに近いラインです。します ではない 触れる必要がある どれか データ自体はそれ自体を指し示していますが、可能な限りそれらすべてに近づく必要があります。 TI - 83と84電卓はあなたのためにあなたの与えられた統計プロットの方程式を見つけることができます。このビデオでは、その方法について説明します。
TI-83または84計算機で最適な直線を見つける方法
それが役立つことを願っています:)