Nuage de points

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Quand utiliser le nuage de points ?
Le nuage de points est particulièrement utile lorsque les valeurs des variables sur l'axe des y dépendent des valeurs de la variable de l'axe des x.
Dans un nuage de points, les points sont placés sans être reliés.
La tendance qui en résulte indique le type et la force de la relation entre deux ou plusieurs variables._{2 sept. 2021}
Comment faire une nuage de point ?
Sous l'onglet Insertion, dans le groupe Graphiques, cliquez sur Nuage de points.
Cliquez sur Nuage de points avec uniquement des marqueurs.
Conseil : Vous pouvez mettre la souris sur n'importe quel type de graphique pour voir son nom.
Cliquez sur la zone de graphique du graphique.
.
1) Dans un repère, représenter le nuage de points (xi ; yi). .
2) Déterminer les coordonnées du point moyen G du nuage de points. y = (40 + 55 + 55 + 70 + 75 + 95) : 6 = 65.
Le point moyen G du nuage de points a pour coordonnées (13 ; 65).

Comment interpréter un graphique nuage de points ?

Un graphique en nuage de points peut présenter une corrélation positive, négative ou nulle.
Un coefficient de corrélation positif fort a des valeurs plus proches de +1, tandis qu'un r négatif fort a des valeurs plus proches de -1.

Un nuage de points peut utiliser une analyse de régression pour estimer la solidité et lʼorientation de la relation entre la variable dépendante et la variable indépendante. Les modèles statistiques sont illustrés par une ligne droite ou courbe, selon les statistiques de diagramme que vous sélectionnez.

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Comment on fait un nuage de point ?

Sélectionnez les données à tracer dans le graphique en nuages de points. Cliquez sur l'onglet Insertion, puis sur Insérer un nuage de points (X, Y) ou un graphique en bulles. Cliquez sur Nuage de points.
. Conseil : Vous pouvez mettre la souris sur n'importe quel type de graphique pour voir son nom.

Comment interpréter le nuage de point ?

On évalue la force d'un scatter plot par la dispersion de ses points.
. En effet, si les points sont très dispersés, la relation entre les variables est faible. Si les points sont concentrés autour d'une droite, la relation entre les variables est forte.

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