İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Dağılım Grafiği Nedir?

İngilizce: Scatter Plot

Yayın: · Son güncelleme:

Dağılım Grafiği Nedir? Kısaca

Dağılım grafiği (scatter plot), iki sayısal değişkenin her gözlemdeki değerlerini yatay ve dikey eksende bir nokta olarak gösteren grafiktir. Değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü, gücünü ve biçimini görmeyi sağlar.

Dağılım Grafiği nedir?
İçindekiler
  1. Dağılım grafiği nedir?
  2. Nerelerde kullanılır?
  3. Nelere dikkat etmeli?

Dağılım grafiği, iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi görsel olarak incelemenin en doğrudan yoludur. Her gözlem, koordinatları iki değişkenin değeri olan bir noktayla temsil edilir.

Dağılım grafiği nedir?

Yatay eksene bir değişken, dikey eksene diğeri yerleştirilir. Örneğin varsayımsal bir veri setinde x ekseni haftalık çalışma saatini, y ekseni sınav puanını gösterebilir. Her öğrenci grafikte tek bir noktadır.

Noktaların oluşturduğu desen şunları anlatır:

  • Yön: Noktalar sağa doğru yükseliyorsa pozitif, alçalıyorsa negatif ilişki vardır.
  • Güç: Noktalar bir çizgi etrafında sıkı toplanıyorsa ilişki güçlüdür.
  • Biçim: İlişki doğrusal mı, yoksa eğri mi?
  • Aykırı noktalar: Genel desenden kopuk gözlemler hemen göze çarpar.

Nerelerde kullanılır?

Dağılım grafiği, korelasyon hesaplamadan önce ilişkinin biçimini görmek, regresyon modelinin hatalarını incelemek ve kümeleri fark etmek için kullanılır. Üçüncü bir değişken nokta rengi ya da büyüklüğüyle eklenerek grafik zenginleştirilebilir.

Nelere dikkat etmeli?

  • Grafikte bir ilişki görmek, bir değişkenin diğerine neden olduğu anlamına gelmez. Ortak bir üçüncü etken her ikisini de etkiliyor olabilir.
  • Çok sayıda gözlemde noktalar üst üste biner; saydamlık vermek ya da yoğunluk grafiği kullanmak deseni netleştirir.
  • Eksen ölçekleri ilişkiyi olduğundan güçlü ya da zayıf gösterebilir; ölçekleri kontrol et.

Korelasyon katsayısı aynı olan veri setlerinin çok farklı görünebildiği bilinen bir durumdur. Bu yüzden sayıya bakmadan önce grafiği çizmek iyi bir alışkanlıktır.

Sıkça Sorulan Sorular

Dağılım grafiği ne zaman kullanılır?

İki sayısal değişken arasında ilişki olup olmadığını, varsa yönünü ve biçimini görmek istediğinde kullanılır. Regresyon ve korelasyon analizlerinden önce ilk kontrol aracıdır.

Dağılım grafiği nedensellik gösterir mi?

Hayır. Grafik yalnızca iki değişkenin birlikte nasıl değiştiğini gösterir. Neden-sonuç ilişkisi kurmak için deney tasarımı ya da nedensel çıkarım yöntemleri gerekir.

İlgili terimler

Korelasyon(Correlation)Korelasyon, iki değişkenin birlikte ne ölçüde ve hangi yönde değiştiğini gösteren istatistiksel ilişkidir. Korelasyon katsayısı −1 ile +1 arasında değer alır; +1 kusursuz pozitif, −1 kusursuz negatif doğrusal ilişkiyi, 0 ise doğrusal ilişki olmadığını gösterir.Veri Görselleştirme(Data Visualization)Veri görselleştirme, sayısal ve kategorik verileri grafik, harita ve diyagram gibi görsel öğelerle sunarak örüntülerin, eğilimlerin ve aykırı değerlerin kolayca anlaşılmasını sağlayan bir yöntemdir. Hem analiz hem de iletişim aracıdır.Doğrusal Regresyon(Linear Regression)Doğrusal regresyon, bir hedef değişkeni bir ya da daha fazla bağımsız değişkenin ağırlıklı toplamı ve bir sabitle tahmin eden, ağırlıkları genellikle hata karelerinin toplamını en aza indirerek bulan temel bir istatistik ve makine öğrenmesi yöntemidir.Korelasyon Nedensellik Değildir(Correlation Does Not Imply Causation)Korelasyon nedensellik değildir ilkesi, iki değişkenin birlikte hareket etmesinin birinin diğerine neden olduğunu kanıtlamadığını ifade eder. İlişki tesadüf, üçüncü bir etken ya da ters yönlü bir etki nedeniyle ortaya çıkmış olabilir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.Dil Tespiti(Language Detection)Dil tespiti (language detection), bir metnin ya da ses kaydının hangi dilde olduğunu otomatik olarak belirleyen doğal dil işleme görevidir. Çeviri, arama motorları ve içerik moderasyonu gibi pek çok sistemin ilk adımıdır.