匹配最小二乘回归线

匹配最小二乘回归线
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2013-05-20 19:14
所属专题 AP Statistics
①这个范例演示如何通过拖动红线使平方面积和最小,从而找到最佳拟合直线;②涉及的核心数学概念是最小二乘回归、线性回归、数据拟合;③作图要点:使用Line、OrthogonalLine、Intersect、Polygon、Sum、FitLineY等GeoGebra命令和对象构建图形;④适合高中及以上学生学习和理解数据统计与回归分析。

GeoGebra 命令及参数

  1. Line(F, G) → a
  2. OrthogonalLine(A, xAxis) → b
  3. OrthogonalLine(E, xAxis) → c
  4. OrthogonalLine(B, xAxis) → d
  5. OrthogonalLine(D, xAxis) → e
  6. OrthogonalLine(C, xAxis) → f
  7. Intersect(b, a) → H
  8. Intersect(c, a) → I
  9. Intersect(d, a) → J
  10. Intersect(a, f) → K
  11. Intersect(e, a) → L
  12. Polygon(A, H, 4) → poly1, g, h, i, j, M, N
  13. Polygon(I, E, 4) → poly2, k, l, m, n, O, P
  14. Polygon(B, J, 4) → poly3, p, q, r, s, Q, R
  15. Polygon(L, D, 4) → poly4, t, a_1, b_1, c_1, S, T
  16. Polygon(K, C, 4) → poly5, d_1, e_1, f_1, g_1, U, V
  17. Sum(A1:A5) → A6
  18. FitLineY({A, B, C, D, E}) → h_1

AI 绘图提示语参考

画一个坐标系,显示五组数据点和它们的垂直距离,通过拖动红线使所有点到红线的垂直距离平方和最小,这条红线即为最佳拟合线,同时展示数据点与红线的交点构成的五边形,并标注这些交点与原始数据点的连接关系。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来,仅供参考。