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线性回归练习

线性回归练习
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2014-12-01 02:34
函数
所属专题 AP Stats Exam Review
①本范例演示了如何使用 GeoGebra 进行线性回归分析，通过给定数据绘制散点图并拟合直线。 ②涉及的核心数学概念包括线性回归、相关系数（PMCC）、拟合优度（RSquare）、斜率计算等。 ③作图要点：使用了 Random, Sequence, PMCC, FitLineY, RSquare, Intersect, Slope, RandomElement, TableText 等命令和对象来生成随机数据、计算统计量并可视化结果。 ④适合高中或大学初学者学习数据分析与统计建模。

GeoGebra 命令及参数

  1. Random(5, 9) → data
  2. Sequence(RandomNormal[50, 10] + a - a, a, 1, data) → explanatory
  3. Sequence(RandomNormal[50, 10] + a - a, a, 1, data) → response
  4. PMCC(explanatory, response) → r
  5. Sequence((Element[explanatory, i], Element[response, i]), i, 1, data) → list1
  6. FitLineY(list1) → a
  7. RSquare(list1, a) → rr
  8. Intersect(a, yAxis) → A
  9. Slope(a) → m
  10. RandomElement(words2) → text5
  11. RandomElement(words) → text4
  12. TableText({Append[text4, explanatory], Append[text5, response]}, "|_vc") → text1

AI 绘图提示语参考

绘制一个线性回归分析示例，包含随机生成的散点图，拟合的回归线，显示相关系数和决定系数的文本。先画出散点图，然后用直线拟合这些点，标注出直线的截距和斜率，最后在旁边添加说明相关系数和决定系数的文本框。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。