人教a版(選修2-3)31回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用三(完整版)
【正文】 15 18 21 24 27 30 33 36 39x z 當(dāng) x=28oC 時， y ≈44 ，指數(shù)回歸模型中溫度解釋了 %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= ， 相關(guān)指數(shù) R2=r2≈ 2= 0 .1 1 8 x 1 .6 6 5 10y ? 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 221 1 1 2 2 1l g l g ( 1 0 ) l g l g 1 0 l g l g 1 0 l gc x c xy c c c c x c x c? ? ? ? ? ? ?21 10 cxyc?12l g , l g ,z y a c b c? ? ? 21 10 cxyc?2020/12/25 鄭平正 制作 最好的模型是哪個 ? 200100010020030040040 30 20 10 0 10 20 30 40 產(chǎn)卵數(shù) 氣溫 5005010015020025030035040045010 5 0 5 10 15 20 25 30 35 40產(chǎn)卵數(shù) 氣溫 10001002003004000 5 10 15 20 25 30 35 40產(chǎn)卵數(shù)線性模型 二次函數(shù)模型 指數(shù)函數(shù)模型 2020/12/25 鄭平正 制作 比一比 函數(shù)模型 相關(guān)指數(shù) R2 線性回歸模型 二次函數(shù)模型 指數(shù)函數(shù)模型 最好的模型是哪個 ? 2020/12/25 鄭平正 制作 用身高預(yù)報體重時，需要注意下列問題： 回歸方程只適用于我們所研究的樣本的總體； 我們所建立的回歸方程一般都有時間性； 樣本采集的范圍會影響回歸方程的適用范圍； 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。 5 。 小結(jié) 2020/12/25 鄭平正 制作 什么是回歸分析？ （內(nèi)容） 1. 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 2. 對這些關(guān)系式的可信程度進行各種統(tǒng)計檢驗 ，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 3. 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 2020/12/25 鄭平正 制作 回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別 1. 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 2. 相關(guān)分析中所涉及的變量 x 和 y 都是隨機變量；回歸分析中 ， 因變量 y 是隨機變量 ， 自變量 x 可以是隨機變量 ， 也可以是非隨機的確定變量 3. 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行預(yù)測和控制 2020/12/25 鄭平正 制作 練習(xí) 假設(shè)關(guān)于某設(shè)備的使用年限 x和所支出的維修費用 y（萬元），有如下的統(tǒng)計資料。現(xiàn)收集了 7組觀測數(shù)據(jù)列于表
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