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线性回归推断1

线性回归推断1
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2019-07-18 08:35
函数解析几何微积分概率统计
①本范例演示线性回归模型中参数估计与假设检验的图形化过程；②涉及核心数学概念包括线性回归方程、均值、相关系数、概率分布、树状图、球体与双曲线；③作图要点：使用RandomNormal生成正态分布数据，mean和stdev计算均值与标准差，PMCC计算相关系数，Textfield显示文本信息，对象s、f、a、b等构建图形；④适合高中及以上数学学习者，用于理解统计推断在回归分析中的应用。

GeoGebra 命令及参数

  1. RandomNormal(f(1), s) → a
  2. RandomNormal(f(2), s) → b
  3. RandomNormal(f(4), s) → c
  4. RandomNormal(f(5), s) → d
  5. RandomNormal(f(7), s) → e
  6. RandomNormal(f(9), s) → g
  7. RandomNormal(f(10), s) → h
  8. RandomNormal(f(11), s) → i
  9. mean(l1) → j
  10. mean(l2) → k
  11. stdev(l1) → l
  12. stdev(l2) → m
  13. PMCC({A, B, C, D, E, F, G, H}) → n
  14. Textfield(s) → InputBox1

AI 绘图提示语参考

绘制一组正态分布数据点，使用RandomNormal生成，均值分别为1, 2, 4, 5, 7, 9, 10, 11，标准差相同。计算并显示每组数据的均值和标准差，然后计算所有数据点的相关系数。最后，用Textfield显示生成的数据集。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。