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线性变换对一元统计的影响

线性变换对一元统计的影响
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2016-09-09 01:03
函数微积分概率统计
本范例演示线性变换如何影响一元统计数据，如均值、标准差和箱线图。涉及的核心数学概念包括线性变换、均值、标准差、统计分析和箱线图。作图要点使用了GeoGebra的Sequence、Zip、Polygon、Textfield、DotPlot、BoxPlot、Segment等命令和对象来创建和展示数据变化。适合高中及以上数学教学，用于理解数据变换对统计指标的影响。

GeoGebra 命令及参数

  1. Sequence(RandomNormal[3, 0.8], k, 1, N) → list1
  2. Zip((a, (0.8 * random())), a, list1) → original
  3. Polygon((MeanX[original], 1 - 2.2), (MeanX[original] - SDX[original], 1.5 - 2.2), (MeanX[original], 2 - 2.2), (MeanX[original] + SDX[original], 1.5 - 2.2)) → diamondOriginal, f, g, h, i
  4. Zip(((a * x(q)) + b, y(q)), q, original) → new
  5. Textfield(a) → InputBox1
  6. Textfield(b) → InputBox2
  7. DotPlot(x(original), true, 1.2) → originalDots
  8. DotPlot(x(new), true, 1.2) → newDots
  9. BoxPlot(-0.7, 0.5, x(original), true) → boxOriginal
  10. Segment((MeanX[original], 1 - 2.2), (MeanX[original], 2 - 2.2)) → meanOriginal
  11. BoxPlot(-0.7, 0.5, x(new), true) → boxNew
  12. Polygon((MeanX[new], 1 - 2.2), (MeanX[new] - SDX[new], 1.5 - 2.2), (MeanX[new], 2 - 2.2), (MeanX[new] + SDX[new], 1.5 - 2.2)) → diamondNew, j, k, l, m
  13. Segment((MeanX[new], 1 - 2.2), (MeanX[new], 2 - 2.2)) → meanNew

AI 绘图提示语参考

展示线性变换对单变量统计数据的影响，包括均值、标准差和箱线图。首先生成一组正态分布数据，然后应用线性变换，分别绘制原始和变换后的数据点、箱线图和均值线，并突出显示标准差范围，以直观比较变换前后的统计变化。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。