1、兩個變量的關系(編輯修改稿)
2024-11-05 12:17 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 略判斷它們是否相首先要根據(jù)散點圖系時在研究兩個變量間的關???殘差分析.21相應的殘差數(shù)據(jù)重的原始數(shù)據(jù)以及列出女大學生身高和體表 ?3 8 8 2 3 1 1 2 7 5943616454505748kg/1 7 01 5 51 6 51 7 51 7 01 5 71 6 51 6 5cm/87654321???殘差體重身高編號8642024680 1 2 3 4 5 6 7 8 9編號殘差 ?圖..,.殘差圖坐標的樣本編號為橫是以圖這樣作出的圖形為等或體重估計值高數(shù)據(jù)或身可選為樣本編號橫坐標縱坐標為殘差作圖時分析殘差特性我們可以利用圖形來?殘差圖8642024680 1 2 3 4 5 6 7 8 9編號殘差 ?圖. , , , . , 。 , , . , 6 1 , 3 1 . 1 越高 回歸方程的預報精確度 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指數(shù)另外如果對某組數(shù)據(jù)關性越強量和預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生體重差異有或者說體重變化的女大學生身高解釋了表明中在例 ?:,需要注意下列問題用身高預報體重時.,.,..1系木的高與直徑之間的關描述北方干旱地區(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系就不恰當幼兒時期的身高和體那么用它來描述一個人立的建大學生身高和體重數(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
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