Welcome back to statistics.
Today we do a case study in regression.
In this case study, I will use again the data that you all submitted
about my current weight called L and my previous weight from last year
as you guessed it all in kilograms called P.
Here is my question for you as a well-trained statistician.
What is the very first thing I'll do?
Compute the mean, the variance, and similar simple statistics?
Run a scatterplot?
Or go straight to the end and run my regression methods
to see what's the best line that fits the data? Pick one.
Bienvenido a estadística
Ahora vamos a hacer un caso de estudio en regresión
En este caso de estudio, voy a usar de nuevo los datos que todos enviaron
Sobre mi peso actual llamado L y mi peso previo del año pasado
Como supusieron todos en kilogramos llamado P
Esta es mi pregunta para ti, como un estadístico bien entrenado
¿Qué es la primera cosa que haría?
¿Calcular la media, varianza y estadísticas simples?
¿Hacer un diagrama de dispersión?
¿O ir directo al final y correr un método de regresión
Para ver cual es la mejor línea que se ajusta a los datos? Escoge una
統計学へ再びようこそ
今日は回帰のケーススタディをやります
ここでも皆さんが提供してくれたデータを使います
私の現在の体重をL 去年の体重をPとします
単位はすべてキログラムで予想してもらいました
そこで訓練を積んだ統計学者の皆さんに質問です
まず最初に何をしますか
平均や分散などの統計量を計算しますか
散布図を作成しますか
それとも直接回帰分析を実行して
このデータの最適な直線を求めますか 1つ選んでください