回歸分析小結(jié)ppt課件(已修改)
2025-05-18 22:03 本頁(yè)面
【正文】 本思想及其初步應(yīng)用 溫故知新 兩個(gè)變量的關(guān)系 不相關(guān) 相關(guān)關(guān)系 函數(shù)關(guān)系 線性相關(guān) 非線性相關(guān) 函數(shù)關(guān)系中的兩個(gè)變量間是一種確定性關(guān)系。 相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系。 比 《 數(shù)學(xué) 3》 中“回歸”增加的內(nèi)容 數(shù)學(xué)３ —— 統(tǒng)計(jì) 1. 畫(huà)散點(diǎn)圖 2. 了解最小二乘法的思想 3. 求回歸直線方程 y＝ bx＋ a 4. 用回歸直線方程解決應(yīng)用問(wèn)題 選修 12—— 統(tǒng)計(jì)案例 5. 引入線性回歸模型 y＝ bx＋ a＋ e 6. 了解模型中隨機(jī)誤差項(xiàng) e產(chǎn)生的原因 7. 了解相關(guān)指數(shù) R2 和模型擬合的效果之間的關(guān)系 8. 了解殘差圖的作用 9. 利用線性回歸模型解決一類(lèi)非線性回歸問(wèn)題 10. 正確理解分析方法與結(jié)果 相關(guān)系數(shù) r 12211( ) ( ).( ) ( )niiinniiiix x y yx x y y???????????[0 . 7 5 1 ] ,[ 1 , 0 . 7 5 ] ,[ 0 2 5 , 0 . 2 5 ] ,rrr?? ? ???當(dāng) ， 表 明 兩 個(gè) 變 量 正 相 關(guān) 很 強(qiáng) ；當(dāng) 表 明 兩 個(gè) 變 量 負(fù) 相 關(guān) 很 強(qiáng) ；當(dāng) . 表 明 兩 個(gè) 變 量 相 關(guān) 性 較 弱 。1221niiiniix y n x ybx n x???????相關(guān)關(guān)系的測(cè)度 （相關(guān)系數(shù)取值及其意義） + 0 + 完全負(fù)相關(guān) 無(wú)線性相關(guān) 完全正相關(guān) 負(fù)相關(guān)程度增加 r 正相關(guān)程度增加 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(chēng)為隨機(jī)誤差 。 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(chēng) 為 殘差 。 )i iyy?(i i ie y y?=對(duì)每名女大學(xué)生計(jì)算這個(gè)差異，然后分別將所得的值平方后加起來(lái)，用數(shù)學(xué)符號(hào)表示為： 稱(chēng)為 殘差平方和 ， 它代表了隨機(jī)誤差的效應(yīng)。 21()ni i
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