Présentation de Scatter-terrain: Pour obtenir une mesure de la relation entre les deux variables, nous traçons les valeurs correspondantes sur le graphique en prenant l'une des variables le long de l'axe des x et l'autre le long de l'axe y. Le graphique résultant est connu comme diagramme de dispersion ou diagramme de dispersion. Diagrammes de dispersion sont utilisés pour la corrélation. Diagramme de dispersion sera, comme indiqué belowscatter plot1CorrelationA corrélation est une mesure de l'ampleur lorsque le changement d'une variable est associée ou suivie par la modification de l'autre variable. Deux variables qui sont reliées de manière est appelée population bivariées. Par exemple, le rendement d'une culture varie avec la quantité de pluie et ainsi on.For diagrammes de dispersion, nous devons avoir deux ensembles de données numériques qui peuvent être tracées sur le plan XY-à-dire un ensemble est le long de l'axe des x et d'autres le long de la y -axe. Si une augmentation (diminution) des valeurs d'une variable correspond à une augmentation (diminution) de l'autre, alors il existe une corrélation positive. Si une augmentation (diminution) des valeurs d'une variable correspond à une diminution (augmentation) de l'autre, alors il y a une corrélation négative. Si aucune relation est indiqué dans les variables, ils sont censés être décorrélé ou independent.scatter plot2scatter plot3scatter plot4Co-efficace de corrélation: La valeur numérique de corrélation est appelée co-efficace que si la corrélation et il est défini asr = '(somme XY) /(nsigma xsigma y) Où X = écart par rapport à la moyenne 'barx' = x- 'barx', X = déviation de moyenne 'bary' = y - 'bary', 'sigma'x = écart-type de x- série, 'sigma'y écart-type de y-série et n = nombre de valeurs des deux variables.X liées à YRCorrelationGraph1strongly + Vex et Y va up0.5weakly + Veas X monte et Y va généralement up0independent -Pas relation-- 0.5weakly -veAs X monte et Y va généralement down-- 1strongly -veAs X monte et Y va toujours downRegression Lignes de Correleation: Il arrive fréquemment que les points de l'intrigue de dispersion générale, ont tendance à se regrouper dans une direction bien définie qui suggère une relation linéaire entre les variables x et y. Une telle ligne de meilleur ajustement pour la distribution donnée de points est appelée la ligne de régression. En fait, il existe deux lignes, l'une donnant les meilleures valeurs moyennes possibles de y pour chaque valeur spécifiée de x et le second donnant les meilleures valeurs moyennes possibles de x pour les valeurs spécifiées de y. Le premier est connu comme la ligne de régression de y sur x et le dernier est connu comme la ligne de régression de x sur y.