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Intro to Linear Regression

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    ♪ [音乐] ♪
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    - [Thomas Stratmann] 大家好！
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    在接下来的一系列视频中
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    我们将向你介绍一个
    炫酷的新工具
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    来帮助你理解数据
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    那就是“线性回归”
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    假设你有这么一种理论
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    你发现外貌出众的人
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    好像总能得到特殊的优待
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    你在想
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    “还有什么地方
    也能看到这种现象呢？”
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    对教师来说
    这种现象也存在吗？
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    有没有可能
    外貌出众的老师
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    也会得到特别优待呢？
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    学生们会不会
    对这些老师更好
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    给他们打更高的学生评价分？
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    如果确实如此
    外貌对评价分的影响
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    是很大还是很小呢？
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    假设有位教师刚刚开始
    到一所大学上班
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    - [男人] 老兄，早啊
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    - 仅从他的外貌
    我们能对他的学生评价分
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    做出怎样的预测？
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    由于评价分能影响加薪
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    如果这个理论属实
    老师们可能会
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    采取一些令人惊讶的手段
    来提高他们的得分
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    - [Lloyd Christmas] 耶！
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    - 如果你想弄清楚
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    更出众的外貌是否真的会
    带来更高的评价分
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    你会怎样检验这个假说呢？
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    你可以收集数据
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    首先，让学生从1到10
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    给老师的外貌打分
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    由此你可以得出
    这位老师的颜值平均分
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    然后你可以从25名学生处
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    收集这位老师的教学评价分
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    我们通过散点图
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    来同时查看这两个变量
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    我们用横轴表示外貌
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    纵轴表示教学评价分
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    例如，这一点代表着 Peate 教授
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    - [Bib Fortuna] De wana wanga.
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    - 他得到了3分的外貌分
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    8.425的教学评价分
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    这边的是 Helmchen 教授
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    - [Ben Stiller, "Zoolander"]
    帅到不像话！
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    - 他的外貌得分非常高
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    但评价分没那么高
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    你能看出规律吗？
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    当我们沿x轴从左向右移动
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    从难看向好看移动
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    评价分呈现出上升趋势
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    对了，我们在这个系列视频中
    使用的数据
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    不是编造出来的
    而是来自于
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    在德克萨斯大学做过的
    真实研究
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    另外你可能不知道
    “pulchritude”只不过是
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    “颜值”的另一种
    比较高端、学术的说法
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    有些时候
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    用散点图很难判断出
    两个变量之间的确切关系
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    尤其是随着我们
    从左向右移动
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    数值的波动很大的时候
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    处理这种波动的一种方法是
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    画一条直线
    穿过这团数据
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    让这条直线
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    尽可能贴切地概括这些数据
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Title:
Intro to Linear Regression
Description:
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Video Language:
English
Team:
Marginal Revolution University
Project:
Understanding Data
Duration:
07:05

Chinese, Simplified subtitles

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