对已知数据进行[i]双变量回归分析[/i], 并在表中显示统计值.

[table][tr][td]1.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/images/ggb/toolbar/mode_move.png[/icon][/td][td]使用[i]移动[/i]工具突出显示[i] A [/i]列和[i] B [/i]列中含有数字的所有单元格.[/td][/tr][tr][td]2.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/images/ggb/toolbar/mode_twovarstats.png[/icon][/td][td]选择[i]双变量回归分析[/i]工具, 在[i]数据分析窗口[/i]中显示图表[i].[/i][/td][/tr][tr][td]3.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/wiki/uploads/thumb/8/8a/Stylingbar_variable_analysis_statistics.svg/20px-Stylingbar_variable_analysis_statistics.svg.png[/icon][/td][td]在[i]数据分析窗口[/i]选择[i]显示统计[/i], 查看数据的[i]统计参数[/i].[/td][/tr][tr][td]4.[/td][td][/td][td]在[i]数据分析窗口[/i]下方, 从各种回归模型[i] [/i](例如[i] [/i]线性或多项式) 中选择模型.[br][/td][/tr][/table]

[table][tr][td][/td][td][b]描述[/b][/td][td][b]公式[/b][/td][/tr][tr][td][b]X均值[/b][/td][td]计算第一列中元素的[i]算术平均数[/i].[/td][td][math]\frac{\sum x_i}{n}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Y均值[/b][/td][td]计算第二列中元素的[i]算术平均数[/i].[br][/td][td][math]\frac{\sum y_i}{n}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sx[/b][/td][td]计算第一列中数字的[i]标准差[/i].[/td][td][math]\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\left(x_i-MeanX\right)^2}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sy[/b][/td][td]计算第二列中数字的[i]标准差[/i].[/td][td][math]\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\left(y_i-MeanY\right)^2}[/math][/td][/tr][tr][td][b]r[/b][/td][td]计算[i]相关系数[/i].[/td][td][math]\frac{Sxy}{\sqrt{Sxx\cdot Syy}}[/math][/td][/tr][tr][td][math]\rho[/math][/td][td]计算[url=https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlation_coefficient]Spearman秩相关系数[/url].[/td][td][/td][/tr][tr][td][b]Sxx[/b][/td][td]计算统计值:[/td][td][math]\sum x_i^2-\frac{\left(\sum x_i\right)^2}{n}=\sum\left(x_i-MeanX\right)^2[/math][/td][/tr][tr][td][b]Syy[/b][/td][td]计算统计值:[/td][td][math]\sum y_i^2-\frac{\left(\sum y_i\right)^2}{n}=\sum\left(y_i-MeanY\right)^2[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sxy[/b][/td][td]计算统计值:[/td][td][math]\sum x_iy_i-\frac{\sum x_i\cdot\sum y_i}{n}[/math][math]=\sum\left(x_i-MeanX\right)\cdot\left(y_i-MeanY\right)[/math][/td][/tr][tr][td][math]R^2[/math][/td][td]计算可决系数.[br][b]注意:[/b] 如果回归模型是线性的, 则 [math]R^2=r^2[/math][/td][td][math]1-\frac{SSE}{Syy}[/math][/td][/tr][tr][td][b]SSE[/b][/td][td]计算列表中 y 值与 x 值对应的函数值 之间的平方差的总和. [/td][td]f...回归曲线[br][math]\sum\left(y_i-f\left(x_i\right)\right)^2[/math][br][/td][/tr][/table]