多元相關與回歸ppt課件(已修改)
2025-05-10 23:55 本頁面
【正文】 第十三章 多重線性回歸與相關 第一節(jié) 多元線性回歸的概念與統(tǒng)計描述 第二節(jié) 多重線性回歸的假設檢驗 第三節(jié) 復相關系數(shù)與偏相關系數(shù) 第四節(jié) 自變量篩選 一、數(shù)據(jù)與模型 例 131 為了研究空氣中一氧化氮 (NO)的濃度與汽車流量等因素的關系，有人測定了某城市交通點在單位時間內過往的汽車數(shù)、氣溫、空氣濕度、風速及空氣中的一氧化氮 (NO)的濃度，數(shù)據(jù)如表 131所示。 表 131 空氣中 NO濃度與相關因素的監(jiān)測數(shù)據(jù) 79 1440 57 1444 一氧化氮 風速 氣濕 氣溫 車流 一氧化氮 風速 氣濕 氣溫 車流 (Y) (X4) (X3) (X2) (X1) (Y) (X4) (X3) (X2) (X1) 687 1436 68 1436 58 1060 83 1820 65 1496 65 1476 83 1784 58 1200 67 960 77 1500 57 1536 69 1200 83 1656 76 1754 92 1116 72 1756 73 1844 84 1652 59 1084 64 786 69 948 80 1300 此型資料有一個應變量與多個自變量（ k個自變量）依存在關系，它的基本形式為 Y=?0+ ? 1X1i+ ? 2X2i+… ? kXki+?i。 ? 0為回歸方程的常數(shù)項， ? j為偏回歸系數(shù)（ PARTIAL REGRESSION COEFFICIEBT）相應的由樣本估計而得的多重線性回歸方程為： kk XbXbXbbY ...? 22110 ???? 因為 k個自變量都具有各自的計量單位及不同的變異度，
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