Когда добавление линии тренда на точечную диаграмму обычно наиболее уместно?
AВсегда добавлять линию тренда, потому что без неё точечная диаграмма выглядит пустой и не считается информативной
BКогда нужно показать общее направление связи и выбранная модель адекватна данным, например при примерно линейной зависимости
CТолько в тех случаях, когда коэффициент корреляции в точности равен 1.0 и точки идеально ложатся на прямую
DТолько если обе оси категориальные, а не числовые, и точки представляют средние по группам наблюдений
Правильный ответ. Линия тренда полезна, когда она честно суммирует структуру данных, а не маскирует её.
Разбор
Линия тренда помогает быстро увидеть общее направление связи и сравнить группы, но может вводить в заблуждение при выраженных кластерах или нелинейности. Хорошая практика — выбирать тип линии под структуру данных и не скрывать разброс точек. Требование «всегда» или «только при идеальной корреляции» — крайности, не отражающие практику. Категориальные оси для линии тренда обычно не подходят без специальной агрегации.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
На диаграмме рассеяния посчитан коэффициент корреляции r = -0.8 между X и Y. Что это означает?
Ещё вопросы по теме «Зависимости и scatter-графики»
- Какой график лучше всего подходит, чтобы показать связь между двумя числовыми переменными на уровне отдельных наблюдений (например, `price` и `quantity`)?
- На диаграмме рассеяния посчитан коэффициент корреляции r = -0.8 между X и Y. Что это означает?
- Вы увидели на диаграмме рассеяния высокую корреляцию между числом уведомлений и оттоком. Какой вывод корректнее всего?
- На точечной диаграмме с сотнями тысяч точек всё сливается в сплошное пятно из-за наложения. Что сделать первым, чтобы увидеть структуру плотности?
- На диаграмме рассеяния переменная X имеет сильную асимметрию (значения от 1 до 1 000 000), а связь выглядит мультипликативной. Что чаще всего улучшит читаемость?
- Все вопросы по «Зависимости и scatter-графики» →