Pamiętacie tę ciekawostkę, wg której wzrost człowieka jest mniej więcej 10x większy niż długość jego dłoni? Postanowiłam użyć tej ciekawostki w trakcie wykładu o regresji liniowej
Sprawdziłam to na 5 znajomych i zadziałało nieźle (patrz: fig1.png).
Później sprawdziłam na ~30 swoich studentach i już oczywiście nie jest tak dobrze
Jestem ciekawa co się stanie, gdy zwiększy się populację?
Dlatego chciałabym poprosić Was o zmierzenie swoich dłoni (i wzrostu) i wpisanie tych danych do formularza: https://forms.gle/PP4oVA3nYn1K3a5n7
Z góry dziękuję każdemu ochotnikowi
Jeśli ktoś się zdecyduje wziąć udział, jutro pokażę tutaj wyniki!
Pozdrawiam cieplutko!
#nauka #glupiehejtozabawy
@myoniwy @UncleFester @Jakly @entropy_ @ZygoteNeverborn oraz wszyscy pozostali, którzy postanowili wesprzeć mnie w tym badaniu - serdecznie Wam dziękuję!
W sumie mam 72 pomiary, z czego 37 pochodzi od Was!
Poniżej załączam wynik. Regresja liniowa mówi, że zależność to bardziej wzrost(cm)= 5.3*dłoń(cm) + 79cm.
Przy czym R^2=0.51, więc oczywiście do wyniku należy podchodzić z dystansem
Dołączam jeszcze rozkład danych
Dodatkowo studenci będą musieli odpowiedzieć na pytanie, czy fit funkcją liniową jest wystarczający. W tym celu muszą się posłużyć kryterium informacyjnym Akaikego.
Spoiler - tak, fit funkcją liniową daje niższy współczynnik AIC niż fit wielomianem większego rzędu, a zatem jest wystarczający
@k44tajemnicza Wiem, że to jest analiza for fun i służąca studentom jako demontracja AIC, więc nie wnikam w szczegóły (to dobry temat na ćwiczenie/projekt dla studentów), ale tu aż prosi się zapytać jak bardzo zmienia się AIC i R^2 dla dopasowania liniowego bez wyrazu stałego (czyli y=ax). Z prostego podzielenia średniego wzrostu do średniej długości dłoni a ~ 9.55 i patrząc jak wyglądałaby linia o takim współczynniku to raczej nie jest ona oderwana od rzeczywistości
@qwerty123456 Masz dobre oko! Faktycznie wychodzi a=9.5. Tylko R2 i AIC wypadają gorzej
Zaloguj się aby komentować
