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回归线误差（数据未标准化时）

回归线误差（数据未标准化时）
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2015-06-03 18:56
解析几何概率统计最值优化
①本范例演示了在数据未标准化情况下回归线的误差现象；②涉及核心数学概念包括线性回归、协方差、标准差、均值等；③作图要点：使用了Sort, Sequence, FitLineY, TableText, Covariance, SDX, MeanX, MeanY等GeoGebra命令和对象；④适合高中及以上学生学习和理解数据预处理对回归分析的影响。

GeoGebra 命令及参数

  1. Sort(Sequence[random(), i, 1, 20]) → list8
  2. Sort(Sequence[random(), i, 1, 20]) → list7
  3. Sequence(1 + Element[list7, i] / n, i, 1, 20) → list1
  4. Sequence(1 + Element[list8, i] / n, i, 1, 20) → list2
  5. Sequence((Element[list1, i], Element[list2, i]), i, 1, 20) → list3
  6. Sequence((Element[list4, i], Element[list5, i]), i, 1, 20) → list6
  7. FitLineY(list6) → c
  8. TableText({list1, list2}, "v|111_100000000000000000001") → text1
  9. TableText({list4, list5}, "v|111_100000000000000000001") → text2
  10. Covariance(list3) → cov
  11. SDX(list3) → sdx
  12. MeanX(list3) → meanx
  13. MeanY(list3) → meany

AI 绘图提示语参考

绘制两组随机数据点，并展示它们经过标准化处理后的散点图和回归线。首先生成两组随机数据，然后将每组数据除以数据量并加1，得到标准化后的数据。将原始数据和标准化后的数据分别绘制在坐标系中，并标注数据点。接着，对标准化后的数据点拟合回归线，并显示其方程。最后，计算并显示标准化数据的协方差、标准差和均值，以展示数据预处理对回归分析的影响。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。