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文檔簡介
關于直線回歸法的公式推導第1頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五主要內容
回歸直線法的原理回歸直線的公式推導一二第2頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五0x業(yè)務量(件)y
成本(元)y=a+bx一、直線回歸法的原理直線回歸發(fā)的原理——微積分極值原理第3頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五
從散布圖法可以看出,我們總能設法找到一條盡可能通過所有坐標點,也就是所有誤差最小的惟一直線y=a+bx。設ei為當業(yè)務量為xi時,實際值(又稱觀測值)yi與計算值(a+bxi)的誤差,即
ei=yi–(a+bxi)二、直線回歸法公式推導第4頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五
怎樣判斷一條直線方程就是我們所要找的所有誤差最小的那條直線y=a+bx呢?可以考慮的辦法有三:第一,判斷所有誤差的代數(shù)和是否最小。即:Σei=0
但由于誤差有正有負,可能相互抵消,會存在無數(shù)滿足上述條件的直線,因而無法據(jù)此作出最終判斷。二、直線回歸法公式推導第5頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五所有誤差的代數(shù)和是否最小示意圖?0x業(yè)務量(件)y
成本(元)滿足Σei=0的條件滿足Σei=0的條件二、直線回歸法公式推導第6頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五
第二,判斷所有誤差絕對值的合計是否最小。即:Σ│ei│=0
但上式展開后,涉及到絕對數(shù)運算,非常麻煩:
Σ│ei│=±e1±e2±e3±…±en-1±en
因而也無法據(jù)此作出判斷。二、直線回歸法公式推導第7頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五
第三,判斷所有誤差平方和是否最小。即:Σei2=0
這種方法既排除了正負誤差的符號問題,又避免了絕對值運算的麻煩。因此,可以根據(jù)誤差的平方和是否達到最小,來判斷直線方程y=a+bx的總誤差是否達到最小。此法又稱最小二乘法或最小平方法。二、直線回歸法公式推導第8頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五
根據(jù)上述道理,回歸直線法就是求能使Σei2=0成立的回歸系數(shù)a和b的值。因為ei=yi–(a+bxi)
所以Σei2=Σ[yi–(a+bxi)]2
按照微分極值原理,令上式=0,并分別對a和b求偏導數(shù),就可以求出能滿足Σei2
達到極小值的a和b。按照此法推導的a,b計算公式,稱為
公式法。二、直線回歸法公式推導第9頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五Σe2=Σ[y
–(a+bx)]2=Σ[y
2–2y
(a+bx)+(a+bx)2]=Σ[y
2–2ay–2bxy+a2+2abx+b2x2]=Σy2–2aΣy–2bΣxy+na2+2abΣx+b2Σx2令:Σy
2–2aΣy–2bΣxy+na2+2abΣx+b2Σx2=0對上式求a的偏導數(shù),得:
–2Σy+2na+2bΣx=0整理得Σy=na+bΣx(1)式1.按公式法推導a,b計算公式的過程第10頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五對Σy2–2aΣy–2bΣxy+na2+2abΣx+b2Σx2=0求b的偏導數(shù),得:
–2Σxy+2aΣx+2bΣx2=0整理得
Σxy=aΣx+bΣx2
(2)式解聯(lián)立方程,即可求出a,b的值。1.按公式法推導a,b計算公式的過程Σy=na+bΣxΣxy=aΣx+bΣx2第11頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五2.用行列式求二元一次方程組中a和b的解Σy=na+bΣxΣxy=aΣx+bΣx2因為下列聯(lián)立方程中,未知數(shù)為a和b,Σy,Σxy為已知常數(shù),n,Σx和Σx2分別為a和b的系數(shù),則有常數(shù)列
ΣyΣxy用行列式的方法解法如下:第12頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五Δ==nΣx2-(Σx)2Δa==ΣyΣx2-ΣxΣxy
nΣxΣxΣx2ΣyΣxyΣxΣx2Δb==nΣxy-ΣxΣynΣxΣyΣxy
nΣx2.用行列式求二元一次方程組中a和b的解第13頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五a=ΔaΔb=ΔbΔnΣx2-(Σx)2ΣyΣx2-ΣxΣxy=nΣxy-ΣxΣy=nΣx2-(Σx)2∵Σy=na+bΣx可以同時計算出a和bΣy-bΣxn∴a=必須先計算出b,然后才能計算a2.用行列式求二元一次方程組中a和b的解第14頁,共16頁,2022年,5月20日,13點22分,星期五
上述聯(lián)立方程也可以不用求偏導數(shù)的方法來建立,可利用一種所謂簡捷法來實現(xiàn)?!遹=a+bx∴Σy=Σ(a+bx)=na+bΣx(1)式又∵xy=x
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