【正文】 如果自變量 x的取值超出了建模時樣本數據 x的取值范圍 , 這種預測稱為外推預測，外推預測的效果可能不好。 建?？偨Y和應注意的問題 169 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 2020/9/16 由圖 (d)可知 ,回歸直線的斜率完全取決于 (19,)這一個點 ,這種情況所得到的經驗回歸方程是很不可信的。 建?？偨Y和應注意的問題 163 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 2020/9/16 運用普通最小二乘 OLS法估計模型的參數是在模型滿足一些基本假定時才有效 ,如果模型的基本假定顯著地出錯 ,可能導致模型結論嚴重 歪曲。 。 建?？偨Y和應注意的問題 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 159 目錄 上頁 下頁 返回 結束 167。因此 ,我們用直線回歸模型去描述它們是合適的。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 154 167。預測和控制有著密切的關系。 預測和控制 二、區(qū)間預測 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 144 167。 殘差分析 二、性質 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 138 167。這就需考慮用另外的曲線方程去擬合樣本觀測值 y。 殘差分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 132 167?？梢宰C明，回歸系數顯著性的 t檢驗與相關系數顯著性的 t檢驗是完全相等的，而（ ）式的F統計量則是這兩個 t統計量的平方。用同樣的方法把自變量 x選入 Independent框條中，再點右側 OK按鈕，即可輸出以下計算結果： 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 127 167。 回歸方程的顯著性檢驗 第二、用 P值做檢驗具有可比性，而用 t值做檢驗與自由度有關，可比性差。 回歸方程的顯著性檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 119 167。 回歸方程的顯著性檢驗 這里需要指出的是相關系數有個明顯的缺點 ,就是它接近于 1的程度與數據組數 n有關 ,這樣容易給人一種假象。此時 |r|1,并不等于 1，這是因為簡單相關系數只是反映兩個變量間的線性關系，并不能反映變量間的非線性關系。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 114 167。 回歸方程的顯著性檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 110 167。 最小二乘估計的性質 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 105 167。 最小二乘估計的性質 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 99 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 86 167。 一元線性回歸模型 二、一元線性回歸模型的數學形式 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 79 167。 一元線性回歸模型 ? 例 假定需要研究化肥施用量與糧食產量的關系，以便準確地定出化肥施用量的單位變化如何影響糧食產量的平均單位變化，進而確定合理的化肥施用量。 建模總結和應注意的問題 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 71 167。 擬合優(yōu)度檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 67 167。把“天數 [days]”放入 Frequency欄中，單擊“ OK”。 一致性檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 55 167。如果就對節(jié)目的喜歡來說三個被抽樣總體是一致的。 一致性檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 50 167。比如說，若干組不同年齡的人對某種社會保障政策是否具有同樣的態(tài)度；不同社會經濟背景的顧客購買某種商品的理由是否不同；若干組不同年齡的人是否具有同樣的看電視的嗜好。 列聯表分析 將本例表 39的數據按照與例 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 40 167。 列聯表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 35 167。 列聯表分析 利用 ，將表 36數據按要求錄入，如表 38所示。 列聯表分析 解：設不同地區(qū)居民對地板喜好的比例如表 36。例如房地產商考慮顧客選擇房子設計的類型與職業(yè)的關系，所調查的每個顧客都有兩個特性，一個是選擇的房子類型，另一個是職業(yè)；廣告公司為了調查城市和鄉(xiāng)村的觀眾對電視廣告的關注情況，每位被調查者都有兩個特性，一個是來自城市還是鄉(xiāng)村，另一個是對廣告的態(tài)度。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 8 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 9 對例 ，我們希望去檢驗顧客對這三種品牌的礦泉水的喜好是否確實存在差異，可以考慮檢驗零假設為對三種品牌的喜好沒有差異，對立假設為對三種品牌的喜好確有差異。下面通過例子來介紹一向分類數據的分析。 例如，某市場研究部門為了研究顧客對目前市場上五種空調器的購買選擇傾向，隨機調查 200個購買者，記錄下各自購買的品牌，得到購買五種空調器的人數，根據調查結果來研究顧客購買是否有某種偏向；社會學家研究各階層的收入狀況，將人們按收入分為五個等級就產生與每個收入等級相對應的頻數；證券公司希望調查顧客的投資傾向與職業(yè)之間的關系，從其顧客中隨機選取 300人進行調查，并記下他們的職業(yè)和投資的項目（股票，債券，國庫券），從而可以得到一個二向分類的頻數分布；等等。 多項分布與 檢驗 167。如顧客對某種商品的包裝喜好、觀眾對電視節(jié)目的喜好、產品的合格與不合格等，這些變量因受多方面影響而呈現出多樣性。在這里僅僅是根據牙膏的種類來分類，我們稱之為一維分類或一向分類。多項試驗有如下一些性質： 1．多項試驗由 n個相同的試驗所組成。把 “ 人數 [freq]”放入Frequency欄中，單擊 “ OK”。 列聯表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 22 167。 列聯表分析 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 29 167。單擊“ Statistics”按鈕，選擇 ChiSquare選項，按“ Continue”返回主對話框。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 37 167。 列聯表分析 將本例表 311的數據按照與例 SPSS，并按相同步驟操作，得到輸出結果如下： 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 45 167。在按這種方式收集的樣本數據所構成的列聯表中，我們借以指示不同總體的行或列都是固定的，因為樣本容量是我們事先確定的。調查結果在表 312中，括號內是預期頻數。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 52 167。 擬合優(yōu)度檢驗 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 60 167。對本例來說，類區(qū)間已分好。 回歸方程的顯著性檢驗 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 72 167。 一元線性回歸模型 表 人均國民收入表 年份 人均國民收入（元） 人均消費金額（元） 年份 人均國民收入（元） 人均消費金額（元） 1986 963 497 1996 5846 2789 1987 1112 565 1997 6420 3002 1988 1366 714 1998 6796 3159 1989 1519 788 1999 7159 3346 1990 1644 833 2020 7858 3632 1991 1893 932 2020 8622 3869 1992 2311 1116 2020 9398 4106 1993 2998 1393 2020 10542 4411 1994 4044 1833 2020 12336 4925 1995 5046 2355 2020 14040 5439 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 76 167。 一元線性回歸模型 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 84 167。 目錄 上頁 下頁 返回 結束 2020/9/16 中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心 96 167。 最小二乘估計的性質