Anscombe四重奏的回归分析

最新推荐文章于 2025-02-06 15:27:21 发布
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本文探讨了Anscombe四重奏中的数据集及其线性回归分析。尽管四个数据集的回归方程相似，但它们的拟合程度显著不同。数据集一的相关性较小，不适合回归；数据集二适合多项式拟合；数据集三显示出高线性拟合度，适合建立方程；而数据集四因一个离群点影响导致回归方程无效。
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安斯库姆四重奏
weixin_49367339的博客
11-22 1379
前言 使用python计算出每一组安斯库姆四重奏数据 步骤 1.引入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series from pandas import DataFrame import sklearn from sklearn import linear_model 2.读入数据 df = pd.read_csv('dataset.csv') 3.求出均
高尔顿数据集和Anscombe四重奏数据集
weixin_45888898的博客
03-20 1888
文章目录一、一元线性回归二级目录三级目录 一、一元线性回归 任务要求: 对“父母子女身高”数据集（高尔顿数据集）进行线性回归分析（简化的做法可选取父子身高数据为X-Y），用excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是否成立？ 打开老师给的父母子女身高数据集 数据—>数据分析—>回归 选取父子身高数据为X-Y 父亲身高为X，子女身高为Y 删除重复数据的线性回归(422个样本) 线性拟合图 第一个是对模型的解释程度，需要注意是R-Square,这是一个衡量线性回归模
anscombes-quartet:安斯科姆四重奏
05-19
安斯科姆的四重奏 。 是由4数据集组成的集合，这些数据集具有几乎相同的简单统计属性，但在绘制图形时会有很大差异。 创建了数据集，以说明为什么图形数据探索应该在统计数据分析之前进行，并显示异常值对统计属性的影响。 安装 $ npm install datasets-anscombes-quartet 用法 var data = require ( 'datasets-anscombes-quartet' ) ; 数据 包括4个人的数据集，其中每个单独的数据集是一个array的[x,y]的元组。 console . log ( data ) ; /* [ [ [10,8.04], [8,6.95], ... ], [ [10,9.14], [8,8.14], ... ], ... ] */ 例子 var toMatrix
Anscombe's quartet
Ouy_Kai的博客
06-09 685
题目描述 %matplotlib inline import random import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import statsmodels.api as sm import statsmod...
“Anscombe四重奏”数据集分析
TBMmagic的博客
03-19 2282
“Anscombe四重奏”数据集线性回归分析数据组一数据组二数据组三数据组四 本次分析分为四组数据，将对其分别分析 让我们先来看看这四组数据 ① x y 10 8.04 8 6.95 13 7.58 9 8.81 11 8.33 14 9.96 6 7.24 4 4.26 12 10.84 7 4.82 5 5.68 ② x y 10 9.14 8 8.14 13 8.74 9 8.77 11 9.26 14
线性回归练习————线性回归、Anscombe四重奏以及【SVM线性分类】鸢尾花Iris数据集分析
MrKaj的博客
03-20 1336
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 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
Excel实现线性回归分析——高尔顿数据集和Anscombe四重奏数据集
qq_43678923的博客
03-20 705
文章目录一、高尔顿数据集线性回归分析（一）父子身高进行回归分析（二）母子身高进行回归分析二、Anscombe四重奏数据集回归分析 一、高尔顿数据集线性回归分析 （一）父子身高进行回归分析 筛选出子女性别为男的 选择要筛选的列，点击排序和筛选，选择筛选 只勾选性别为男的，然后确定 去掉重复的选项 选择要去重的列，然后点击数据，选择删除重复值，选择扩展选定区域，选择删除重复项，只勾选去重的列，然后选择确定。 对数据进行线性回归分析 选择数据->数据分析->回归->确定 将父亲的身高作
Excel线性回归分析（高尔顿数据集；Anscombe四重奏数据集）
clyrjj的博客
03-20 1690
文章目录一、高尔顿数据集回归分析二、Anscombe四重奏数据集回归分析三、总结四、参考 一、高尔顿数据集回归分析 “父亲高则儿子高，父亲矮则儿子矮”（即父亲与儿子身高相关，且为正相关）、“母高高一窝，父高高一个”（即母亲的身高比父亲的身高对子女的影响更大）的习俗传说是否成立？请在“父母子女身高”数据集（高尔顿数据集）基础上利用线性回归做出科学分析。 1）选取父子身高数据为X-Y，用Excel计算线性回归方程和相关系数、方差、p值等，判断回归方程是否成立。 现在如果有一个新家庭的数据，已知父亲身高75英寸
Echarts — 可视化练习（scatter02 — 安斯库姆四重奏）
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
12-15 1402
Echarts — 可视化练习（scatter02 — 安斯库姆四重奏） 安斯库姆四重奏（Anscombe’s quartet）是四组基本的统计特性一致的数据，但由它们绘制出的图表则截然不同。每一组数据都包括了11个(x,y)点。这四组数据由统计学家弗朗西斯·安斯库姆（Francis Anscombe）于1973年构造，他的目的是用来说明在分析数据前先绘制图表的重要性，以及离群值对统计的影响之大。 这四组数据的共同统计特性如下： 在四幅图中，由第一组数据绘制的图表（左上图）是看起来最“正常”的，可以
Anscombe’s Quartet的数据 MATLAB绘图
专注于计算机视觉与计算机图形学
09-19 843
1、Anscombe’s Quartet的数据 数据的来源 http://www.matrix67.com/blog/archives/2308 文本格式的数据直接去上面的网站复制就好啦，或者下面是我在txt里面粘贴过来的 10.0 8.04 10.0 9.14 10.0 7.46 8.0 6.58 8.0 6.95 8.0 8.14 8.0 6.77 8.0 5.76 13.0 7.58 1...
什么是安斯库姆四重奏？为什么统计分析之前必须要作图？
悟道西方
07-08 4210
欢迎关注"R语言和统计"~~Anscombe's quartet，Wikipedia就现在的习惯来说，统计表格和作图往往是同时出现的。比如，在使用表格呈现相关或回归...
Python 对Anscombe四组数据的分析
SDCS-WangHX的博客
06-13 2926
Part 1 For each of the four datasets… Compute the mean and variance of both x and y Compute the correlation coefficient between x and y Compute the linear regression line: y=β0+β1x+ϵy=β0+β1x+ϵy = \...
数据线性回归与分类分析
quickefficient的博客
03-17 1180
数据线性回归与分类分析一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析 一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析 下载高尔顿数据集excel文件 数据分析>>回归 选择Y/X输入区域（这里Y为孩子身高，X为父亲身高），其他的勾上对应你想要的数据 出现结果（我这里已经调整好线性回归图） 调整回归图，双击红框部分，可以调整名称与X/Y轴数据 右键蓝色区域（蓝色点为实际数据，橙色为预测线性回归数据），选择添加趋势线，然后选择线性并相应勾上公式与R平方值，会出现下图 这是最后的回归图 由父子
Python编程实现数据的统计和数据可视化
weixin_63378697的博客
01-25 972
这可以说明，了解和分析原始数据的分布是非常重要的，而最直观、最直接体现数据分布的方法之一，就是运用数据可视化。”的时候，起到洞察和直观的明晰了解数据的作用，在一定的框架的对比下进行“评估”，还可对未来的情况进行“预测”；”的答案的时候，借助数据洞察的规律，挖掘现象背后的原因；”的时候，从“洞察”和“评估”出发，考虑可操作、可执行的应对策略等。的最大值、最小值不尽相同，但四组数据在平均值、方差、标准差以及它们的相关系数上来比对，其反映出的实际情况是非常相似的。要求：以贴图的形式贴所编写的程序图及运行结果图。
一元线性回归分析的残差诊断
weixin_40340586的博客
12-02 3826
1973年安斯库姆（Anscombe)构造了四组数据，用这四组数据得到的经验回归方程是相同的， 都是y=3.00+0.500x, 决定系数都是，r2=0.667, 相关系数r=0.816。 这四组数据所建的回归方程是相同的，决定系数r2,F统计量也都相同， 且均通过显著性检验，说明这四组数据y与x之间都有显著的线性相关关系。 然而，变量y与x之间是否就有相同的线性相关关系呢？ 由上述四组数据的散点图（见图2.7)可以看到，变量y与x之间的关系是很不相同的。 import numpy as np import
图表的重要性：Anscombe的四组数据
matrix67的专栏
09-07 2212
1973年，统计学家F.J. Anscombe构造出了四组奇特的数据。它告诉人们，在分析数据之前，描绘数据所对应的图像有多么的重要。Anscombes QuartetIIIIIIIVxyxyxyxy10.08.0410.09.1410.07.468.06.588.06.958.08.148.06.778.05
【漫话机器学习系列】083.安斯库姆四重奏（Anscombe‘s Quartet）
最新发布
IT古董
02-06 1204
安斯库姆四重奏（Anscombe's Quartet）是一组由统计学家弗朗西斯·安斯库姆（Francis Anscombe） 在 1973 年 提出的 四组数据集。它们的均值、方差、回归直线、相关系数等统计量几乎相同，但当绘制成图表时却呈现出完全不同的分布形态。这个四重奏展示了数据可视化的重要性，表明仅凭统计数值不能全面反映数据的真实分布。
python中实现分析处理anscombe数据集中的异常值
11-30
在Python中，我们可以使用Pandas库来加载Anscombe's quartet数据集，这是一个著名的统计学例子，展示了四个看起来非常相似的数据集，但实际上它们之间的统计特性有所不同。对于异常值的分析处理，可以按照以下步骤：...
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