Here's a quiz to help you understand why minimizing the sum of
squared errors is the best way to think about a regression.
So, here I've given you some data and my warm up question for
you is what regression line looks best for this data?
Just using sort of your intuitive heuristic for what best might mean.
I'll give you three options.
They're all pretty close together, so just give me your best guess.
Would you say it's the top one, the middle one, or the bottom one?
أقدم إليكم هذا الاختبار لمساعدتكم على فهم لماذا يُعد تقليل مجموع
.الأخطاء التربيعية هو أفضل طريقة للتفكير في الانحدار
لذلك، أعطيكم هنا بعض البيانات وسؤالي التحضيري لكم هو
أي خط انحدار يبدو الأفضل لهذه البيانات؟
.بمجرد استخدام نوع من المساعدات الاستكشافية البديهية لتعريف ما قد تعنيه كلمة أفضل
.سأعطيكم ثلاثة خيارات
.إنهم جميعًا قريبون للغاية من بعضهم البعض، لذلك أعطوني أفضل تخمين لديكم
هل ستقولون الخط العلوي أم الأوسط أم السفلي؟
Este é um teste para ajudar você a compreender por que minimizar a soma dos
erros ao quadrado é a melhor maneira de pensar sobre uma regressão.
Então, aqui estão alguns dados e minha pergunta inicial para
você é: qual linha de regressão parece mais adequada para estes dados?
Apenas use sua heurística intuitiva para o que "mais adequada" pode significar.
Vou dar três opções a você.
Elas são muito próximas umas das outras; então, me diga qual o seu melhor palpite.
Você diria que é a linha de cima, do meio ou de baixo?
这里有个小测验 帮助你理解为什么
取平方误差的最小值是思考回归的最好方法
这里我要给你一些数据 向你提出的简单问题是
哪条回归线最适合这些数据？
用直觉启发法选择最适合的那个
我将给你三个选项
它们都很接近 给出你的最佳答案
请你告诉我 是上面那个、中间那个还是下面那个呢？