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线性回归：第3页

线性回归：第3页
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2018-11-27 19:25
函数概率统计函数图像
所属专题 Pearson Maths A level Further Statistics 2
这个范例演示了线性回归的基本原理。它涉及的核心数学概念包括线性函数和最小二乘法。通过使用GeoGebra命令如FitPoly、Sequence、SXX和SXY，用户可以构建一个线性回归模型。适合高中数学教学和学习。

GeoGebra 命令及参数

  1. FitPoly(List6, 1) → g
  2. Point(p) → B
  3. Ray(E, E + (1, 0)) → l
  4. Intersect(g, yAxis) → A
  5. Sequence(Segment[(i, -150), (i, 150)], i, -150, 150, 0.2) → list3
  6. Sequence(Segment[(-150, i), (150, i)], i, -150, 200, 1) → list1
  7. Sequence(Segment[(-150, i), (200, i)], i, -150, 200, 5) → list2
  8. Sequence(Segment[(i, -150), (i, 200)], i, -150, 200, 5) → list4
  9. SXX({A2, A3, A4, A5, A6}) → c
  10. SXY({A2, A3, A4, A5, A6}, {B2, B3, B4, B5, B6}) → d
  11. SXX({B2, B3, B4, B5, B6}) → e
  12. Ray(B, B + (1, 0)) → j
  13. Point(l) → C
  14. Intersect(p, k) → D
  15. Polygon(D, C, B) → t1, b_1, d_1, c_1

AI 绘图提示语参考

绘制一个直线回归模型，首先使用FitPoly命令拟合一个一次多项式，然后绘制x轴和y轴，接着画出一系列平行于坐标轴的线段，最后计算SXX和SXY值以确定直线的位置。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。