线性回归活动

线性回归活动
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2020-06-28 07:56
该范例演示了线性回归的概念,涉及概率统计中的关键数学概念。通过使用GeoGebra命令如Line、FitLineY等,用户可以构建线性回归模型。适合高中数学教学和学习。

GeoGebra 命令及参数

  1. Line(F, E) → f
  2. FitLineY({A, B, C, D}) → g
  3. Polygon(K, A, G, O) → q1, k, a, g_1, o
  4. Polygon(L, B, H, P) → q2, l, b, h, p
  5. Polygon(M, C, I, Q) → q3, m, c, i, q
  6. Polygon(N, D, J, R) → q4, n, d, j, r
  7. TableText({"(x,y)", "observed y", "fitted y", "res"}, {A, y(A), y(K), y(A) - y(K)}, {B, y(B), y(L), y(B) - y(L)}, {C, y(C), y(M), y(C) - y(M)}, {D, y(D), y(N), y(D) - y(N)}, "c _") → text5

AI 绘图提示语参考

画一个线性回归活动的示意图,展示数据点和拟合线。首先绘制一个表示数据的散点图,然后用直线拟合这些点得到回归线。接着,用四个多边形分别连接每个数据点到回归线,并标注每个数据点的观测值和拟合值,以及它们的差值。最后,在图下方添加一个表格,列出每个数据点的坐标、观测值、拟合值和差值。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来,仅供参考。