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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
  • 1:50 - 1:53
    我们通过散点图
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    来同时查看这两个变量
  • 1:55 - 1:57
    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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    专业的说法叫做“线性回归”
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    以后我们会讲到
    这条线是怎么画出来的
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    不过今天我们可以先假设
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    这条线已经尽量地贴合了数据
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    那么这条线能告诉我们什么呢？
  • 3:30 - 3:33
    首先，我们立刻就能看出
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    这条线是向上还是向下倾斜
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    在我们的数据组中
    这条线向上倾斜
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    这也就验证了
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    我们之前通过观察散点图
    得出的假说
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    向上倾斜就意味着
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    外貌和评价分正相关
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    换句话说
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    平均说来
    好看的老师得到的评价分更高
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    其他数据组
    可能显示出更强的正相关
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    也有可能显示出负相关
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    也有可能根本没有相关性
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    线也未必要是直线
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    必要时可以弯曲
    以便更好贴合数据
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    这条线也给我们提供了
    一种预测结果的方法
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    对一个给定的外貌得分
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    我们可以直接从线上读出
    评价分的预测值
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    再回头看一下新来的老师
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    - [Lloyd] 眼熟吗？
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    - 我们可以准确预测出
    他的评价分
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    你可能想说“等一下！”
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    “我们能相信这个预测吗？”
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    我们的外貌变量
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    究竟能多么准确地
    预测评价分呢？
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    线性回归给我们提供了
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    能用来回答这些问题的
    一些实用的方法
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    我们在以后的视频中
    再来探讨
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    在得出任何肯定的结论之前
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    我们还得当心几个陷阱
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    想象这样一种情况
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    我们所看到的关联背后
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    其实是被我们忽略掉的
    第三个变量在起作用
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    例如课程的难度
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    可能导致了
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    外貌得分与教学评价分
    之间的正相关
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    简单的导论课
    总能得到高评价分
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    级别更高、更难的课
    容易得到差评
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    而年轻的老师
    可能会被安排去上导论课
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    那么如果学生认为
    年轻的老师更有吸引力
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    外貌得分与教学评价分
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    就会呈现正相关
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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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