生物信息中的散点图如何看

① 如何看散点图

随着横坐标逐渐的增大，也是逐渐增大，是就是正相关。如果不是并且相反就是负相关。

分以下几种情况：

1、无明显关系，散点比较散乱。

2、线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。

3、非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新

制作散点图确认。

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制图步骤

确定变量

明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

建立预测模型

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

进行相关分析

回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。

因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

计算预测误差

回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

确定预测值

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

② 散点图怎么分析

随着横坐标逐渐的增大，也是逐渐增大，是就是正相关。如果不是并且相反就是负相关。

分以下几种情况：

1、无明显关系，散点比较散乱。

2、线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。

3、非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。

散点图的用途：

散点图通常用于显示和比较数值，例如科学数据、统计数据和工程数据。

当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，请使用散点图。散点图中包含的数据越多，比较的效果就越好。

对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点（例如，几千个点），那么散点图便是最佳图表类型。在点状图中显示多个序列看上去非常混乱，这种情况下，应避免使用点状图，而应考虑使用折线图。

默认情况下，散点图以圆圈显示数据点。如果在散点图中有多个序列，请考虑将每个点的标记形状更改为方形、三角形、菱形或其他形状。

③ 怎样看懂血常规的细胞散点图

这个比较专业了
如果你不是学检验的，简单一点说吧，以DIFF通道为例，最底下一层，从左到右依次是：嗜碱性粒细胞（褐色区域）、中性粒细胞（蓝色区域）、嗜酸性粒细胞（红色区域），其中多数情况下，中性粒细胞面积较大。中间一层从左到右依次是：淋巴细胞（粉色区域）、单核细胞（绿色区域）、再右边有时会出现幼稚粒细胞（蓝色）。单核细胞上面有时会出现粉色的异常淋巴细胞。
当然不同的仪器，不同的通道，所描述的图像也不同。

④ 散点图怎么看离散程度

散点图中的点如果都分布在直线附近代表离散度低，反之则高。

散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

当欲同时考察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要。

⑤ spss散点图怎么看

图形--旧对话框--散点图（scatter),定义，得下图

选中变量分别进x和y，确定
希望对你有帮助，统计人刘得意

⑥ 如何看流式细胞术结果中的图

流式的图千差万别。一般是散点图和柱状图两种形式。

散点图看的是两个指标的相对关系，而柱状图看的是一个指标。数值越大的，说明该指标的荧光强度越大。

再具体的，就要根据具体的图来说了。你把结果贴一下看看。