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文檔簡介
1.1回歸分析的基本思想及初步應(yīng)用(3)復(fù)習(xí)回顧1、線性回歸模型:y=bx+a+e,
其中a和b為模型的未知參數(shù),e稱為隨機(jī)誤差。2、數(shù)據(jù)點(diǎn)和它在回歸直線上相應(yīng)位置的差異是隨機(jī)誤差的效應(yīng),稱為殘差。3、對每名女大學(xué)生計算這個差異,然后分別將所得的值平方后加起來,用數(shù)學(xué)符號表示為:稱為殘差平方和,它代表了隨機(jī)誤差的效應(yīng)。1)確定解釋變量和預(yù)報變量;2)畫出散點(diǎn)圖;3)確定回歸方程類型;4)求出回歸方程;5)利用相關(guān)指數(shù)或殘差進(jìn)行分析.建立回歸模型的基本步驟回歸分析
從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā),確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗(yàn),并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著,哪些不顯著利用所求的關(guān)系式,根據(jù)一個或幾個變量的取值來預(yù)測或控制另一個特定變量的取值,并給出這種預(yù)測或控制的精確程度回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別相關(guān)分析中,變量x變量y處于平等的地位;回歸分析中,變量y稱為因變量,處在被解釋的地位,x稱為自變量,用于預(yù)測因變量的變化相關(guān)分析中所涉及的變量x和y都是隨機(jī)變量;回歸分析中,因變量y是隨機(jī)變量,自變量x可以是隨機(jī)變量,也可以是非隨機(jī)的確定變量相關(guān)分析主要是描述兩個變量之間線性關(guān)系的密切程度;回歸分析不僅可以揭示變量x對變量y的影響大小,還可以由回歸方程進(jìn)行預(yù)測和控制
選變量解:選取氣溫為解釋變量x,產(chǎn)卵數(shù)為預(yù)報變量y。畫散點(diǎn)圖假設(shè)線性回歸方程為:?=bx+a選模型分析和預(yù)測當(dāng)x=28時,y=19.87×28-463.73≈93估計參數(shù)由計算器得:線性回歸方程為y=19.87x-463.73相關(guān)指數(shù)R2=r2≈0.8642=0.7464所以,一次函數(shù)模型中溫度解釋了74.64%的產(chǎn)卵數(shù)變化。探索新知050100150200250300350036912151821242730333639方案1當(dāng)x=28時,y=19.87×28-463.73≈93一元線性模型奇怪?93>66?模型不好?
y=bx2+a變換y=bt+a非線性關(guān)系線性關(guān)系方案2問題1選用y=bx2+a,還是y=bx2+cx+a?問題3
產(chǎn)卵數(shù)氣溫問題2如何求a、b?合作探究
t=x2二次函數(shù)模型問題2變換y=bx+a非線性關(guān)系線性關(guān)系問題1如何選取指數(shù)函數(shù)的底?產(chǎn)卵數(shù)氣溫指數(shù)函數(shù)模型方案3合作探究對數(shù)方案3解答溫度xoC21232527293235z=lgy0.851.041.321.381.822.062.51產(chǎn)卵數(shù)y/個711212466115325xz當(dāng)x=28oC時,y≈44,指數(shù)回歸模型中溫度解釋了98.5%的產(chǎn)卵數(shù)的變化由計算器得:z關(guān)于x的線性回歸方程為z=0.118x-1.665,相關(guān)指數(shù)R2=r2≈0.99252=0.985
對數(shù)變換:在中兩邊取常用對數(shù)得令,則就轉(zhuǎn)換為z=bx+a最好的模型是哪個?產(chǎn)卵數(shù)氣溫產(chǎn)卵數(shù)氣溫線性模型二次函數(shù)模型指數(shù)函數(shù)模型解:令則z=bx+a,(a=lnc1,b=c2),列出變換后數(shù)據(jù)表并畫出x與z的散點(diǎn)圖x和z之間的關(guān)系可以用線性回歸模型來擬合應(yīng)用統(tǒng)計方法解決實(shí)際問題需要注意的問題:對于同樣的數(shù)據(jù),有不同的統(tǒng)計方法進(jìn)行分析,我們要用最有效的方法分析數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在有三個不同的回歸模型可供選擇來擬合紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)與溫度數(shù)據(jù),他們分別是:可以利用直觀(散點(diǎn)圖和殘差圖)、相關(guān)指數(shù)來確定哪一個模型的擬合效果更好。非線性回歸方程二次回歸方程殘差公式小結(jié)實(shí)際問題樣本分析回歸模型抽樣回歸分析預(yù)報精度預(yù)報用身高預(yù)報體重時,需要注意下列問題:1、回歸方程只適用于我們所研究的樣本的總體;2、我們所建立的回歸方程一般都有時間性;3、樣本采集的范圍會影響回歸方程的適用范圍;4、不能期望回歸方程得到的預(yù)報值就是預(yù)報變量的精確值。事實(shí)上,它是預(yù)報變量的可能取值的平均值?!@些問題也使用于其他問題。涉及到統(tǒng)計的一些思想:模型適用的總體;模型的時間性;樣本的取值范圍對模型的影響;模型預(yù)報結(jié)果的正確理解。小結(jié)相關(guān)系數(shù)相關(guān)系數(shù)又稱線性相關(guān)系數(shù).它是衡量變量之間線性相關(guān)程度的指標(biāo)。樣本相關(guān)系數(shù)用r表示,總體相關(guān)系數(shù)用ρ表示,相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1]。|r|值越大,誤差Q越小,變量之間的線性相關(guān)程度越高;|r|值越接近0,Q越大,變量之間的線性相關(guān)程度越低。相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)(1)相關(guān)系數(shù)可正可負(fù);(2)相關(guān)系數(shù)的區(qū)間是[-1,1];(3)相關(guān)系數(shù)是線性關(guān)聯(lián)或線性相依的一個度量,它不能用于描述非線性關(guān)系;偏差平方和偏差平方和單次測量值x1與測定平均值之差的平方的總和,以Q表示,Q值越大,表示測定值之間的差異越大,用偏差
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