| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-1 | VAR-1.K |
|
定量数据的推断:斜率
AP 统计学 · 第 9 主题
9.1
统计学导论:这些点在一条线上吗?
大纲
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
一个样本散点图(scatterplot)给出最小二乘回归(regression)线的一个样本斜率(sample slope)$b$ ——但一个不同的样本会给一个略微不同的斜率。所以 $b$ 是一个有抽样变异性(sampling variability)的统计量,估计真(总体)斜率(true (population) slope)$\beta$。这个单元对 $\beta$ 做推断(inference):有一个真实的线性(linear)关系吗,以及它有多强?
| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| scatterplot | 散点图 | sàn diǎn tú |
| sample slope | 样本斜率 | yàng běn xié lǜ |
| regression | 回归 | huí guī |
| sampling variability | 抽样变异性 | chōu yàng biàn yì xìng |
| true (population) slope | 总体斜率 | zǒng tǐ xié lǜ |
| inference | 推断 | tuī duàn |
| linear | 线性 | xiàn xìng |
9.2
回归模型斜率的置信区间
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
UNC-4 | UNC-4.AC |
|
UNC-4.AD |
| |
UNC-4.AE |
| |
UNC-4.AF |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
一个对真斜率 $\beta$ 的 $t$ 区间:

残差图(residual plot)是你检查线性和相等散布的地方:你想要零周围一个无形的云。一条曲线意味着关系不是线性的;一个扇形(散布随 $x$ 增长)意味着残差没有相等的散布——两者都破坏一个条件。
Worked example. 回归输出从 $n=20$ 个点给出斜率 $b=2.5$ 带 $SE_b=0.8$。对于一个 $95\%$ 区间,$df=18$ 给出 $t^*=2.101$:

Inference for a regression slope
The sample slope varies from sample to sample; a confidence interval and t-test ask whether the true slope could be zero (no linear relationship).
| 英文 | 中文 | 拼音 |
|---|---|---|
| residual plot | 残差图 | cán chà tú |
9.3
基于置信区间论证关于回归模型斜率的结论
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
UNC-4 | UNC-4.AG |
|
UNC-4.AH |
| |
UNC-4.AI |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
若 $\beta$ 的置信区间包含 $0$,一个零斜率是可信的——没有一个线性关系的证据。若区间整个为正或负,有一个真实的(正或负)线性关系的证据。在上下文里陈述方向。
9.4
建立回归模型斜率的检验
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-7 | VAR-7.J |
|
VAR-7.K |
| |
VAR-7.L |
|
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
通常的检验问是否有任何线性关系:

9.5
执行回归模型斜率的检验
大纲
| Enduring Understanding | Learning Objective | Essential Knowledge |
|---|---|---|
VAR-7 | VAR-7.M |
|
DAT-3 | DAT-3.M |
|
DAT-3.N |
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来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
斜率 $t$ 统计量:
注意尾数。 回归输出打印的总是双尾 $p$ 值(对应 $H_a:\beta\neq 0$)。若你的 $H_a$ 是单尾的,要把它减半——并且先检查样本斜率确实指向 $H_a$ 声称的方向;若指向相反,单尾 $p$ 值大于 $0.5$,你不能拒绝 $H_0$。
Worked example. 对于相同的输出($b=2.5$、$SE_b=0.8$、$n=20$),检验 $H_0:\beta=0$:
9.6
技能聚焦:选择合适的推断方法
大纲
This topic is intended to focus on the skill of selecting an appropriate inference procedure now that students have a range of options. Students should be given opportunities to practice when and how to apply all learning objectives relating to inference.
来源:美国大学理事会 AP 课程与考试说明
跨全部推断,辨认:什么被估计或宣称(一个比例、一个均值、一个差异、一个计数的分布,或一个斜率)、多少个样本,以及哪个设计(独立或配对;样本或实验)。然后命名程序、验证它的条件、执行它,并用统计量、$p$ 值或区间,以及一个上下文里的平白语言答案传达结论。这个选择-与-传达技能正是调查性任务问题最奖励的。
9.6
考试技巧
- 对一个斜率的推断检验真斜率是否为 $0$(没有线性关系)。
- 若一个斜率的置信区间包含 0,你不能得出一个真实线性关系的结论——两个变量仍可能以弯曲的方式相关。
- 直接从计算机输出读斜率、标准误、t 统计量和 p 值——但打印的 p 值是双尾的,对单尾 $H_a$ 要减半。
- 通过残差图检查回归条件(线性、独立、大致正态的残差、相等的散布)。
- 在上下文里解释区间和检验,系于真斜率。
本主题的互动课程
逐步学习,并即时检测练习。