解释回归模型中的y截距
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0:01 - 0:02[讲师]Adrianna收集了一些关于
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0:02 - 0:04不同学校的胜率
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0:04 - 0:08以及他们的主教练平均年薪的数据。
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0:08 - 0:12收集的是2000年至2011年期间的年薪数据，以百万美元为单位。
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0:12 - 0:16然后她创建了以下散点图和趋势线。
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0:16 - 0:18这是以百万美元为单位的年薪
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0:18 - 0:20和胜率。
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0:20 - 0:24在这里，我们有一个教练赚了超过4百万美元，
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0:24 - 0:28而且看起来他们赢得了80%以上的比赛。
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0:28 - 0:30但你有看这里有个教练，
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0:30 - 0:31他的工资略高于
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0:31 - 0:33一百五十万美元，
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0:33 - 0:35而他们的胜率超过85%。
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0:35 - 0:38这些数据点中的每一个点
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0:38 - 0:40代表的是一个教练。
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0:40 - 0:42这里绘制出了他们的薪水，
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0:42 - 0:45或者说是他们的胜率对比他们的薪水。
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0:45 - 0:48假设这条直线正确地显示了数据的趋势。
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0:48 - 0:50这是一个假设。
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0:50 - 0:51这里有一些异常值
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0:51 - 0:54与我们的模型离得很远。
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0:54 - 0:55而这并不是一个......
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0:55 - 0:56它看起是线性的，
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0:56 - 0:58这里有一个正的线性相关，
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0:58 - 1:00但它排布得并不十分紧密。
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1:00 - 1:01这里有一群教练
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1:01 - 1:04处于低工资区，
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1:04 - 1:06而他们的胜率分布从20%左右
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1:06 - 1:07一直到超过60%。
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1:07 - 1:10假设这条线正确地显示了数据的趋势，
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1:10 - 1:15那么这条线的Y截距是39表示的是什么呢？
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1:15 - 1:17如果你信任这个模型的话，
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1:17 - 1:20那么Y轴截距为39就表示
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1:20 - 1:22这个模型是在说
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1:22 - 1:24如果有教练没有薪水，
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1:24 - 1:27也就是0美元，
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1:27 - 1:28那么他们的胜率，
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1:28 - 1:32该模型预计他们会赢得39%的比赛。
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1:32 - 1:33这似乎有点不切实际，
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1:33 - 1:36因为你会期望大多数教练都能得到一些报酬。
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1:36 - 1:38但无论如何，让我们先看看这些选项中的哪一个
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1:38 - 1:40正确描述了这一点。
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1:40 - 1:43让我看一下这些选项。
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1:43 - 1:46平均工资是3900万美元，不对。
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1:46 - 1:48我们的图表上没有教练赚到3900万。
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1:48 - 1:50平均来说，每增加一百万美元的工资
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1:50 - 1:53就会增加39%的胜率。
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1:53 - 1:57这种说法与斜率有关，
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1:57 - 1:59而这里的斜率绝对不是39。
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1:59 - 2:01平均胜率是39%。
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2:01 - 2:03我们知道这也不是正确的描述。
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2:03 - 2:05该模型表明，
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2:05 - 2:07教练薪水为0百万美元的
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2:07 - 2:10球队平均胜率约为 39%。
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2:10 - 2:13这个描述是最接近
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2:13 - 2:14我们刚才所说的：
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2:14 - 2:16如果你信任这个模型，
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2:16 - 2:17这是一个很大的前提假设。
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2:17 - 2:19如果你信任这个模型，
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2:21 - 2:23这个模型表示的就是，如果一个球队的教练的薪水为0美元，
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2:23 - 2:25那么该球队的胜率将是39%。
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2:25 - 2:27按照模型得到了这种说法使你必须对模型持怀疑态度。
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2:27 - 2:29这些模型不是完美的。
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2:29 - 2:31特别是在极端的情况下，往往会像这个例子一样得到不切实际的结论。
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2:31 - 2:32但谁又知道呢？
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2:32 - 2:35总之，希望你能觉得这个例子很有用。
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解释回归模型中的y截距。
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SherryShen edited Chinese, Simplified subtitles for Interpreting y intercept in regression model | |
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ShellyHe edited Chinese, Simplified subtitles for Interpreting y intercept in regression model |