什么是最适合的线(Line of Best Fit)？

在数学中，最佳拟合线是一条可以将数据散点图中的点关联起来的线。当某事物的两个属性相关时，例如白天和白天的高温，就可以绘制散点图。当绘制散点图时，最佳拟合线最能描述散点图上的点最接近的点是最小的。这很容易用最小...

在数学中，最佳拟合线是一条可以将数据散点图中的点关联起来的线。当某事物的两个属性相关时，例如白天和白天的高温，就可以绘制散点图。当绘制散点图时，最佳拟合线最能描述散点图上的点最接近的点是最小的。这很容易用最小二乘法进行检验。当只有一个点与最佳拟合线上的一个点相关时，有时会使用方程将直线描述为一个函数。科学家用烧杯了解所有直线都有一个斜率和一个截距斜率描述了直线在任意两个关系之间变化的速度。截距描述了当直线延伸到该点时部分关系将变为零的点。开发一条良好的拟合线很有用，因为它允许在未显示数据时进行预测。如果只绘制两个点用尺子在两点之间画一条直线。只有两点，最佳拟合线是精确的，不需要检查。它现在可以显示将落在两点之间的关系的确切位置。两个关系的散点图是统计中记录大多数数据的方式。大多数散点图都有许多点，用尺子画一条最佳拟合线不再是一种合适的技术。如果这种关系被认为是先排序的，那么最佳拟合线仍然是一条直线，但这条线不必接触任何点。最小二乘法将确定一条线是否比另一条线更适合数据。它通过看看每一个绘制点与直线预测点之间的差值是否是最小的求差的平均值提供了一个数字来表示这条线与数据的拟合程度。在所谓的线性回归过程中，其他直线可能会得到一个较低的值，成为最佳拟合的新线。不是每一条直线都是直线，很多是曲线，甚至是三维的。多元线性回归是使用的统计技术对于曲线的拟合，最好还是用直线拟合，而不是用直线拟合的方法。

发表于 2020-09-17 18:53
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分类：科学教育

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