應用回歸分析(專業(yè)版)
【正文】 1 .1 變量間的統(tǒng)計關系1 .2 回歸方程與回歸名稱的由來 英國著名統(tǒng)計學家 (18221911年 )和他的學生、現(xiàn)代統(tǒng)計學的奠基者之一 (1856—1936 年 )在研究父母身高與其子女身高的遺傳問題時 ,觀察了 1 078對夫婦 , 他們以成年兒子身高作為縱坐標，夫婦平均身高為橫坐標做散點圖，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者的關系近似于一條直線，經(jīng)計算得到如下方程：1. 回歸方程 2. 回歸方程的由來1 .3 回歸分析的主要內(nèi)容及其一般模型回歸分析的主要內(nèi)容回歸分析的一般形式 隨機誤差項主要包括下列因素 ：（ 1）在解釋變量中被忽略的因素的影（ 2）變量觀測值的觀測誤差的影響；（ 3）理論模型設定誤差的影響；（ 3）其他隨機因素的影響。 圓的面積與半徑之間的關系 S=?R2 167。 (2)用解釋變量控制被解釋變量 . 2. 經(jīng)濟預測 :定性分析與定量分析的有機結(jié)合 .1 .4 建立實際問題回歸模型的過程1 .5 回歸分析應用與發(fā)展述評 從高斯提出最小二乘法算起 ,回歸分析已經(jīng)有 200年的歷史。 商品銷售額 (y)與廣告費支出 (x)之間的關系1 .1 變量間的統(tǒng)計關系? 對變量間 統(tǒng)計依賴關系 的考察主要是通過 相關分析 (correlation analysis)或 回歸分析(regression analysis)來完成的
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