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  • 使用回归分析,样本过少时不妨好先作图看看

本身统计这个东西主观性就很强,对模型假设有很强的依赖性,而实际的客观的问题又往往不是想象的那个样子的。能肉眼模型诊断还算不错,要是连肉眼模型诊断都起不了作用,那样最后就会被任意解释,故而出现仁者见仁智者见智的情况了。
太巧妙了,Anscombe这个例子。

唉,做一辈子学问,能有个类似Anscombe's quartet的东西传世也不容易啊。
有种说法就是
统计的出发点就是让人的眼睛可以理解数据
各种各样的模型,都是这个目的
5 天 后
可以参考维基百科关于“相关”的解释:Correlation

里面有若干“相关系数相等但散点图迥异”的示例
22 天 后
20 天 后
4 个月 后
呵呵,经典之谈
不过楼主的建议只适用于一元的,适用范围不够
对于多元的有没有好的处理方式
以前只见过一些描述多元数据的方式,雷达图,脸谱图等,对于多元的描述只是停留在降维或者是切面上吗?
9 个月 后
说得好,学习过程中确实没有想到
3 个月 后
做模型前首先都要检验数据是否是符合常态分布的,有些是一元线性,有些事二元的。。。可以用Minitab软件帮助去检验
1 年 后
这里的作者都抬牛了,每次读完都有醍醐灌顶的感觉啊!