矩阵散点图的作用

一、直观展示多变量间的两两关系

矩阵散点图的基本单元是两两变量的散点图，每个散点图对应矩阵中的一个单元格，可直接反映变量间的：

相关性方向：正相关（散点向右上倾斜）或负相关（向右下倾斜）。

相关性强度：散点越集中，相关性越强；越分散则越弱。

非线性关系：若散点呈现曲线趋势（如抛物线、指数型），可发现线性模型无法捕捉的关系。

二、快速识别数据模式与异常值

分布特征：通过单个变量的对角线分布图（常搭配直方图或密度曲线），可观察各变量的正态性、偏态或离散程度。

异常点检测：在散点图中，远离群体的散点可能是异常值，可结合多个变量的关系判断其合理性。

• 辅助变量筛选与建模

变量相关性评估：通过观察矩阵中各散点图的相关性强弱，可筛选出对目标变量影响显著的特征，减少模型复杂度。

避免多重共线性：若两个自变量的散点图呈现强线性相关，可能提示模型中存在多重共线性问题，需调整变量选择。

Origin具体操作

1.选中数据后

选择绘图>统计图>矩阵散点图

2.矩阵显示为：混合的

附加统计信息位于：上三角

单元格中显示：带分布曲线的直方图

显示刻度和标签：下轴和左轴

选中：线性拟合

pearson

调整后R平方

3.双击图形，对图中散点图和直方图进行颜色设置

直方图设置中可以点击分布>填充到底部

1. 最后对坐标轴字体及图中字体进行调整，就可以导出图形了！

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