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探索相关系数 by rjackets

探索相关系数 by rjackets
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2014-03-19 04:51
数列解析几何概率统计
该GeoGebra范例用于探索相关性及皮尔逊相关系数。通过调整数据点的位置，可以直观地观察数据之间的线性关系及其强度。核心数学概念包括相关性、皮尔逊相关系数。构造摘要中使用了Polygon、Sequence、Mean、Sum等命令。适合高中及以上学生或教师使用。

GeoGebra 命令及参数

  1. Polygon(J, K, L, M) → poly1, j, k, l, m_1
  2. Sequence(x(Element[Q, i]), i, 1, 9) → xs
  3. Sequence(y(Element[Q, i]), i, 1, 9) → ys
  4. Mean(xs) → xbar
  5. Mean(ys) → ybar
  6. Sequence(Segment[(Element[xs, i], Element[ys, i]), (xbar, Element[ys, i])], i, 1, 9) → verts
  7. Sequence(Segment[(Element[xs, i], Element[ys, i]), (Element[xs, i], ybar)], i, 1, 9) → horz
  8. Sum(Sequence[(Element[xs, i] - xbar)^(2), i, 1, 9]) → sxx
  9. Sum(Sequence[(Element[ys, i] - ybar)^(2), i, 1, 9]) → syy
  10. Sum(Sequence[((Element[xs, i] - xbar) * (Element[ys, i] - ybar)), i, 1, 9]) → sxy

AI 绘图提示语参考

画一个散点图，包含一组可调整位置的数据点，显示这些点与它们的均值连线形成的垂直和水平线段，以及用于计算相关系数的平方和与乘积和的辅助图形，展示数据点与均值连线的分布和关系。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。