前提介紹：

為什么需要統(tǒng)計(jì)量？

1. 集中趨勢衡量

均值（平均數(shù)，平均值）（mean）
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{6, 2, 9, 1, 2}
(6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4

中位數(shù) （median）:

將數(shù)據(jù)中的各個(gè)數(shù)值按照大小順序排列，居于中間位置的變量
給數(shù)據(jù)排序：1， 2， 2， 6， 9
找出位置處于中間的變量：2
當(dāng)n為基數(shù)的時(shí)候：直接取位置處于中間的變量
當(dāng)n為偶數(shù)的時(shí)候，取中間兩個(gè)量的平均值

眾數(shù) （mode）：

數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)

離散程度衡量

方差（variance)

{6, 2, 9, 1, 2}
(1) (6 - 4)^2 + (2 - 4) ^2 + (9 - 4)^2 + (1 - 4)^2 + (2 - 4)^2
= 4 + 4 + 25 + 9 + 4
= 46
(2) n - 1 = 5 - 1 = 4
(3) 46 / 4 = 11.5

標(biāo)準(zhǔn)差 (standard deviation)

1. 介紹：回歸(regression) Y變量為連續(xù)數(shù)值型(continuous numerical variable)

2. 簡單線性回歸(Simple Linear Regression)

 2.1 很多做決定過過程通常是根據(jù)兩個(gè)或者多個(gè)變量之間的關(guān)系 2.3 回歸分析(regression analysis)用來建立方程模擬兩個(gè)或者多個(gè)變量之間如何關(guān)聯(lián) 2.4 被預(yù)測的變量叫做：因變量(dependent variable), y, 輸出(output) 2.5 被用來進(jìn)行預(yù)測的變量叫做： 自變量(independent variable), x, 輸入(input)
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3. 簡單線性回歸介紹

4. 簡單線性回歸模型

 4.1 被用來描述因變量(y)和自變量(X)以及偏差(error)之間關(guān)系的方程叫做回歸模型 4.2 簡單線性回歸的模型是: ![這里寫圖片描述](https://img-blog.csdn.net/20170411000552535?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQmFpSHVhWGl1MTIz/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
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5. 簡單線性回歸方程

6. 正向線性關(guān)系：

7. 負(fù)向線性關(guān)系：

8. 無關(guān)系

9. 估計(jì)的簡單線性回歸方程

      y?=b0+b1x 這個(gè)方程叫做估計(jì)線性方程(estimated regression line) 其中，b0是估計(jì)線性方程的縱截距           b1是估計(jì)線性方程的斜率           y?是在自變量x等于一個(gè)給定值的時(shí)候，y的估計(jì)值
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10. 線性回歸分析流程：

11. 關(guān)于偏差ε的假定