【正文】 ,.,61,越高回歸方程的預(yù)報精確度擬合精度越高說明模型區(qū)域的寬度越窄均勻地落在水平的帶狀殘差點比較另外則需要尋找其他的原因沒有錯誤如果數(shù)據(jù)采集合數(shù)據(jù)歸模型擬性回利用線然后再重新予以糾正就果數(shù)據(jù)采集有錯誤如是否有人為的錯誤點的過程中兩個樣本需要確認(rèn)在采集這大個樣本點的殘差比較個樣本點和第第出中可以看從圖 ?? ?? ?.yyy?y1R:,R,n1i2in1i2ii22????????其計算公式是來刻畫回歸的效果我們還可以用相關(guān)指數(shù)另外.rR, 2的平方系數(shù)恰好等于相關(guān)線性模型中在含有一個解釋變量的如果對某組數(shù)據(jù)關(guān)性越強量和預(yù)報變量的線性相表示解釋變越接近于因為表示回歸的效果越好接近于越化的貢獻率釋變量對于預(yù)報變量變表示解在線性回歸模型中模型的擬合效果越好也就是說意味著殘差平方和越小取值越大顯然.),1R(,1R.R,.,R,2222.R,R,22據(jù)的模型大的模型作為這組數(shù)選擇可以通過比較幾個也回歸分析種不同的回歸方程進行取幾可能性采.%64,%64,1 2高引起的是由身女大學(xué)生體重差異有或者說體重變化的女大學(xué)生身高解釋了表明中在例 ?:,需要注意下列問題用身高預(yù)報體重時.,.,..1系木的高與直徑之間的關(guān)描述北方干旱地區(qū)的樹方程的高與直徑之間的回歸在南方多雨地區(qū)的樹木不能用生長同樣之間的關(guān)系女運動員的身高和體重描述和體重之間的回歸方程不能用女大學(xué)生的身高例如所研究的樣本的總體回歸方程只適用于我們.,8020,..2之間的關(guān)系描述現(xiàn)在的身高和體重方程建立的回歸年代的身高體重數(shù)據(jù)所世紀(jì)能用不例如一般都有時間性我們所建立的回歸方程? ?.),ycm70x,cm1 70,cm1 55x,(,..3顯然不合適值時的程計算而用這個方的樣本的取值范圍為解釋變量即在回歸方程中重之間的關(guān)系就不恰當(dāng)幼兒時期的身高和體那么用它來描述一個人立的建大學(xué)生身高和體重數(shù)據(jù)我們的回歸方程是由女例如歸方程的適用范圍樣本取值范圍會影響回?.,..4值的平均值它是預(yù)報變量的可能取事實上精確值的的預(yù)報值就是預(yù)報變量不能期望回歸方程得到:, 驟為建立回歸模型的基本步一般地? ?。y?yQ?y?yQ?2n1i22iin1i221ii1????????與的殘差平方和分別計算兩個回歸方程? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? .b?,xgy?a?,xfy?,。,2如是否存在線性關(guān)系等觀察它們之間的關(guān)系散點圖釋主變量和預(yù)報變量的畫出確定好的解? ?)。,1r.,0r。7,2,1i,eyy?ye? ???????? ?? ? ? ? .7,2,1i, 0 2x3 6 2ii2ii2i ?????????? ?? ? ? ?? ? .76,76.63的擬合效果好型的擬合效果比模因此模型的殘差的絕對值小模型的殘差的絕對值顯然比模型從表中的數(shù)據(jù)可以看出殘差的兩個回歸方程的給出了原始數(shù)據(jù)及相應(yīng)表 ?? ?? ? 9 6 6 0 1 0 0 38 3 9 9 9 2 5 8 4 6 1 1 3 2 51 1 5662421117y35322927252321x21???????63?表? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?.76. 5 4 4 8Q?, 4 5 0Q?7663.,..,.,21型的擬合效果遠遠優(yōu)于模因此模型的殘差平方和分別為和算出模型容易由表擬合的效果越好殘差平方和越小的模型合效果的大小來判斷模型的擬兩個模型的殘差平方和這時可以通過比較則相反而另一些樣本點的情況的小型差的絕對值比另一個模的殘某些樣本點上一個模型原因是在較困難比較兩個模型的殘差比在一般情況下???? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?