现代统计图形 - 科学网—博客
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第七章 模型<br />
“嗯,人的身高十有八九可以从他的步幅的长度推测出来,这极<br />
容易推算,但是让我把枯燥的数字摆出来算给你看实在是毫无用<br />
处。我在屋外的粘土路上和屋内的尘土上找到了那人的脚印,此<br />
外我还有一个法子验证我的计算:当一个人在墙上写字时,他会<br />
本能地将字写在视线以上的地方,而那个血字正好离地面六英<br />
尺。这推算实在是简单得像儿戏一般。”<br />
我问:“那他的年龄呢?”<br />
“好的,如果一个人不费吹灰之力就能一步跨出四英尺半,他不<br />
可能年老体衰,因为花园小径上的泥坑恰好长四英尺半,他显然<br />
是一步跨过去的,漆皮靴则是绕过去的,所以这也没有什么神秘<br />
之处。我只不过是将我在那篇文章中推崇的一些观察和演绎的规<br />
则应用在日常生活中罢了。你还有什么不明白的地方吗?”<br />
—柯南·道尔《血字的研究》<br />
在1.5小节中我们曾经提到三种基本的统计分析方式,其中包括推断统计分<br />
析和探索统计分析,表面上看来,统计模型在前者中占主导地位,而统计<br />
图形在后者中往往起着非常重要的作用,然而本章要探讨和揭示的则是以<br />
探索为目标的统计图形与以推断为目标的统计模型之间的联系。<br />
• 一元回归:散点图<br />
7.1 线性回归模型<br />
• 回归诊断:方差齐性假设、线性假设、独立性假设、正态性假设、离<br />
群点<br />
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