文章目录

• 一、线性回练习
• • • 1. 一元线性回归练习
• 二、四重奏数据集分析
• 三、小结

一、线性回练习

1. 一元线性回归练习

高尔顿数据集进行线性回归分析
父母身高平均值和其中一个子女身高进行回归分析

1. 数据整理，一般获得的数据都会比较多，必须先分析整理数据，以下图为例。
   
   每个家庭中父亲母亲身高肯定一定，所以不用去求平均值，针对每个家庭中子女性别的不同，我分为了两个表
   子表
   

女表

2.因为这两个表中或多或少都会存在家庭编号重复的问题
所以分别对两个表的子女身高求平均值可得新表

对上述数据分析之后得出结果

父子身高线性表

母子身高线性表


两张表得R^2=1，由此可见，取得点太过巧合，结果不对。

二、四重奏数据集分析

2.1 表一
有图看出线性并不是很能够表现原始数据的一个变化趋势，所有该线性回归方程不成立。通过采用其他的回归曲线来测试，发现对于6次的多项式的回归方程来说，会比线性回归方程更好表现数据的变化趋势。



2.2 表二
图中可以看出线性并不是很能够表现原始数据的一个变化趋势，所有该线性回归方程不成立。通过采用其他的回归曲线来测试，发现对于2次的多项式的回归方程来说，会比线性回归方程更好表现数据的变化趋势。

2.3 表三
从图中可以看出线性基本能够表现原始数据的一个变化趋势，只存在极少的极端数据，所有该线性回归方程基本能够体现该数据集的一个变化情况。

2.4 表四
从图中可以看出线性并不能表现原始数据的一个变化趋势，所有该线性回归方程不成立。可以发现数据基本上不能够用线性来描述，应该将数据自变量和因变量交换位置来进行分析，可能能够用回归数据进行分析。

三、小结

熟悉Excel得使用会使得数据处理变得很简单，我这里得R^2一直等于1有问题，我还在找问题原因。

标签：变化趋势,回归,回归方程,Anscombe,线性,身高,数据
来源： https://blog.csdn.net/MrKaj/article/details/115033273