三、anscombe四重奏
四、參考
1.線性回歸練習。「父親高則兒子高，父親矮則兒子矮」（即父親與兒子身高相關，且為正相關）、「母高高一窩，父高高乙個」（即母親的身高比父親的身高對子女的影響更大）的習俗傳說是否成立？請在「父母子女身高」資料集（高爾頓資料集）基礎上利用線性回歸做出科學分析。
2.線性回歸方法的有效性判別。 針對「anscombe四重奏」資料集，用excel對四組資料進行線性回歸分析，判斷其中哪些回歸方程是成立的，哪些不成立？不成立的應該如何解決？
在【資料】中使用【篩選】篩出兒子的身高資料。
在【資料】中使用【刪除重複值】刪去家庭編號相同的資料。
進行線性回歸
【資料】→【資料分析】→【回歸】
得到擬合圖，雙擊進行設定
右鍵圖中黃點資料，選擇新增趨勢線，並進行相關設定
觀察上方的統計
通過擬合得出y（兒子身高）對於x（父親身高）的函式：
代入父親身高x=75（英呎），求得兒子身高y=71.345（英呎）
流程同上，將x值換為母親身高
相關係數r的平方很小，說明兩者不具有相關性，即兒子身高基本不受母親身高所影響。
然而常識表明這是不可能的，所以很有可能是我的統計方法有問題。
資料集一：
測定係數=0.666542
p=0.00217
回歸方程：y=0.5x+3
資料集二：
測定係數=0.666242
p=0.002179
回歸方程：y=0.5x+3
資料集三：
測定係數=0.666324
p=0.002179
回歸方程：y=0.5x+3
資料集四：
測定係數=0.666707
p=0.002165
回歸方程：y=0.5x+3
僅僅對這四個資料集進行線性回歸分析，會發現分析得到的資訊及其接近，甚至讓人覺得是4組相同的資料，但是通過檢視圖形能發現這四個資料集的差距。
excel實現線性回歸分析——高爾頓資料集、四重奏資料集
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