AP统计学线性回归概念讲解 教你分解这个难倒了众多同学的大题杀手

在刚过去的AP统计学考试中，第六题考了线性回归，很多同学发现最后几个小问有点难度，下面就想来给大家讲讲这个很有难度的AP统计学线性回归概念，来看看吧！

AP统计学线性回归

概念

线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

公式

单变量线性方程，通用公式：y=α+βX+ε。

先决条件

● 观察量＞因子变量

意思就是在建模的时候，所需要的观察量一定要大于因子变量，一个观察量如果必须要求它分解成多个因子变量，这肯定是不可以的。

● 变量之间不能有线性替代

比如有两个变量X1，X2，如果X1＝2X2，就形成了一种线性关系，就不可以同时作为因变量。

当以上任一情况发生时，我们便不能进行线性建模。

直线回归分析中的两变量地位不同ü因应变量(Dependent Variable ) y：也称为响应变量，反应变量、依赖变量；ü自变量( Independent Variable) x：也称为解释变量，预报变量；ü变量y是依赖变量x而变化的。

直线回归分析的一般步骤
将 n 个观察单位的变量对(x，y)在直角坐标系中绘制散点图，若呈直线趋势，则可拟合直线回归方程；
求回归方程的回归系数和截矩；
写出回归方程Yˆ =a +bX，画出回归直线；
对回归方程进行假设检验。

对于AP统计学来说，在日常练习时也一定要注意训练答题语言的连贯性和逻辑的严谨度，平时养成习惯，答题是只需要专注于解答，不用再分心纠正自己的语言问题了。如果这对尚处于国际学校阶段的你来说很难，不用再埋头苦熬，点击报名【AP暑期先修班】——

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