读童话的狼
2020-02-24 阅读量: 2745
当需要比较多个自变量对因变量相对作用大小时，可采用标准化回归系数，当只是想解释自变量对因变量的作用时，可采用非标准化的回归系数。
标准化的常数项是没有值的，因此，标准化的回归系数不能用于回归方程。 标准化的回归系数只是用于自变量间进行比较。
四分位数的应用通常是用于描述数据的分布情况和识别异常值。以下是一些常见的应用场景：数据分析：通过计算四分位数，可以了解数据的中心趋势和离散程度。例如，可以使用四分位数来计算中位数、上四分位数和下四分位数，以了解数据的分布情况。箱线图：箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以通过四分位数来绘制。箱线图可以显示数据的中位数、上四分位数、下四分位数以及异常值，帮助我们直观地了解数据的分布情况。异常值检测：
美国、芬兰和中国各个国家2018年7月至2023年8月度GDP增长率
问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方
