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解释回归线的斜率

解释回归线的斜率.

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莉斯的数学测验中有一道调查题 问学生在一个考试上花费的时间 下面的散点图和趋势线 显示了 在学生花费多少时间和他们的考试分数的关系。 这条线符合模型, 符合数据模型的直线斜率为15。 所以 这是他们讨论的线。 这是散点图,表明了 一些学生花了半小时到一小时的时间学习, 考试成绩略低于45分。 这里的学生,拿到的分数略高于60分 他们花费了不到两个小时来学习。 这里的学生,看起来他们拿到了 94或95分. 他们每天花费超过4小时来学习。 给他们画一条线 这条线有15的斜率。 在我看到这些选项之前 对这个斜率最好的解释是什么? 如果你把这条线想作是来解释趋势的。 从散点图上看确实是这样。 这说明了,大约 每多一小时 会给你的分数提升15分。 你可以说,平均而言,按照这个回归。 如果我们从这里开始 如果我们想增加一小时 我们的分数将提升15分。 看起来是这样的。 我们要从这里,我们要看 水平方向上,是1小时。 然后在垂直方向上我们从 45到60. 我将这样来解释。 每个小时, 基于这个回归, 你可以,这不是不合理的期望 15分的提升。 或至少这是我们看到的 这是我们从回归的数据上看到的 让我们来看这些选项中 哪些描述了这样的东西。 这个模型预测了学生拿到0分的 学习了平均15小时 不,绝对没有这样说 这个模型预测了没有学习的学生 将有平均15分 不,没有看到这个 学生,如果你相信这个模型 有人完全没有学习 将拿到接近 将拿到35-40分 比如37,38. 不像这个选项。 这个模型预测了分数将要上升 15分,关于每一个额外的学习时间。 这就是我们在考虑的。 当我们看这些模型的时候, 这是斜率5告诉我们的。 你增加了一小时的学习时间 将会增加15分。 这个模型预测了学习时间 将要增加15小时 对于每一个额外的分数。 不是的 首先 时间是我们 的自变量 分数是因变量 这是另一种说法。 你肯定不希望为了一分而学习15小时。