b"\n_START_ARTICLE_\nGraf raztrosa\n_START_PARAGRAPH_\nGr\xc3\xa1f raztr\xc3\xb3sa (~ raztr\xc3\xb4sa, diagr\xc3\xa1m ~, korel\xc3\xa1cijski diagr\xc3\xa1m, raztr\xc3\xa9seni gr\xc3\xa1fikon, ~ grafik\xc3\xb3n, razs\xc3\xa9vni grafikon ali razpr\xc5\xa1\xc3\xaani grafikon, angle\xc5\xa1ko scatter plot/scattergraph) je vrsta matemati\xc4\x8dnega diagrama, ki za dano mno\xc5\xbeico podatkov v kartezi\xc4\x8dnih koordinatah obi\xc4\x8dajno prikazuje vrednosti dveh spremenljivk._NEWLINE_Podatki so prikazani kot zbirka to\xc4\x8dk, ki ima vsaka vrednost dveh spremenljivk, kar dolo\xc4\x8da njeno lego na abscisi in ordinati._NEWLINE_Tak\xc5\xa1ne grafe je prvi opisal angle\xc5\xa1ki polihistor Francis Galton.\n_START_SECTION_\nPregled\n_START_PARAGRAPH_\nGraf razstrosa se uporablja kadar spremenljivko nadzira presku\xc5\xa1evalec. \xc4\x8ce obstaja parameter, ki ga sistemati\xc4\x8dno pove\xc4\x8duje in/ali zmanj\xc5\xa1uje drug parameter, se imenuje kontrolni parameter ali neodvisna spremenljivka, obi\xc4\x8dajno pa se prikazuje na abscisi. Merjena ali odvisna spremenljivka se obi\xc4\x8dajno prikazuje vzdol\xc5\xbe ordinate. \xc4\x8ce odvisna spremenljivka ne obstaja, se lahko druga spremenljivka prika\xc5\xbee na katerikoli osi, graf raztrosa pa bo prikazoval le stopnjo korelacije brez povzro\xc4\x8ditve med dvema spremenljivkama._NEWLINE_Graf raztrosa lahko naka\xc5\xbee razli\xc4\x8dne vrste korelacij med spremenljivkami z dolo\xc4\x8deno stopnjo zaupanja, na primer med te\xc5\xbeo in vi\xc5\xa1ino. kjer bi bila te\xc5\xbea na osi x, vi\xc5\xa1ina pa na osi y. Korelacije so lahko pozitivne (nara\xc5\xa1\xc4\x8dajo\xc4\x8de), negativne (padajo\xc4\x8de) ali ni\xc4\x8delne (nekorelirane). \xc4\x8ce je vzorec to\xc4\x8dk nagnjen od spodnjega levega kota grafa proti zgornjemu desnemu, graf nakazuje pozitivno korelacijo med obravnavanima sprememnljivkama. \xc4\x8ce vzorec to\xc4\x8dk poteka od zgornjega levega kota proti spodnjemu desnemu, graf nakazuje negativno korelacijo. Za prou\xc4\x8devanje korelacije med sprememnljivkama se lahko nari\xc5\xa1e premica najbolj\xc5\xa1ega prilega (imenovana tudi 'trendna \xc4\x8drta'). Lahko se dolo\xc4\x8di ena\xc4\x8dba korelacije med spremenljivkama s postopki najbolj\xc5\xa1ega prilega. Za linearno koleracijo je postopek najbolj\xc5\xa1ega prilega znan kot linearna regresija in zagotavlja tvorbo pravilne re\xc5\xa1itve v kon\xc4\x8dnem \xc4\x8dasu. Za poljubna razmerja med sprememnljivkami ne obstaja splo\xc5\xa1ni postopek najbolj\xc5\xa1ega prilega, ki bi dal pravilno re\xc5\xa1itev. Graf raztrosa je zelo uporaben tudi kadar \xc5\xbeelimo videti kako se dve primerljivi mno\xc5\xbeici podatkov skladata med seboj. V tak\xc5\xa1nih primerih se pogosto nari\xc5\xa1e premica istovetnosti, graf premice z ena\xc4\x8dbo , oziroma premica 1:1. Bolj se mno\xc5\xbeici podatkov prilegata, bolj se raztrosi zdru\xc5\xbeujejo ob premici istovetnosti. \xc4\x8ce sta dve mno\xc5\xbeici numeri\xc4\x8dno enaki, raztrosi padejo to\xc4\x8dno na premico istovetnosti._NEWLINE_Eden od najmo\xc4\x8dnej\xc5\xa1ih vidikov grafov raztrosa je njihova zmo\xc5\xbenost prikaza nelinearnih odnosov med spremenljivkami. \xc4\x8ce so podatki prikazani kot me\xc5\xa1ani model preprostih odnosov, bodo ti odnosi vizualno jasni kot skupaj polo\xc5\xbeeni vzorci._NEWLINE_Graf raztrosa je eden od sedmih osnovnih orodij kontrole kakovosti."