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这个图我看不明白，你能再给我讲一下就代表什么吗？
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同学你好，参考以下看看，
表 6 - 4 中的“Coefficients”是系数，比如“Intercept -159.877”表示截距为 -159.877 ，“X Variable 1 1.309”表示变量 X 的系数为 1.309 。“标准误差”用于衡量系数估计值的精度。“t Stat”是 t 统计量，用于检验系数是否显著不为零。“P - value”是对应的概率值，如果很小（比如小于 0.05 ），就说明系数显著不为零。
08/15 11:05
薇老师 
08/15 11:06
关于模型的预测部分，当回归方程通过显著性检验后，就可以用自变量的值代入回归直线方程得到因变量的预测值。例如，给定自变量 x 的某个值 x₀ ，预测因变量 y 的值为
薇老师
08/15 11:13
关于模型的预测部分，当回归方程通过显著性检验后，就可以用自变量的值代入回归直线方程得到因变量的预测值。例如，给定自变量X的某个值Xo，预测因变量y^的值为 yo^=a+ bXo。而置信水平1下的预测区间是一个范围，公式中的 ta/2,(n-2)是根据自由度n-2和置信水平确定的t值，Se是估计标准误差。这个区间表示在给定的置信水平下，因变量y可能的取值范围。比如说，假设有一组数据，自变量X是学生每天学习的时间，因变量y是考试成绩。通过回归分析得到回归方程，然后给定某个学生每天学习的时间Xo，可以预测其考试成绩的均值，并给出一个置信区间。如果置信区间较窄，说明预测的精度较高;如果较宽，则说明预测的不确定性较大。
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