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正文內(nèi)容

新人教a版高中數(shù)學(xué)選修2-331回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用之一(編輯修改稿)

2024-12-24 12:12 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 我們選用的線性模另外動(dòng)、度量誤差等食習(xí)慣、是否喜歡運(yùn)例如飲許多其他因素的影響還受身高的影響外一個(gè)人的體重值除了受實(shí)際上??,yye,如何衡量預(yù)報(bào)的精度隨機(jī)誤差那么應(yīng)該怎樣研究它是一個(gè)不可觀測(cè)的量誤差的預(yù)報(bào)真實(shí)值是用在線性回歸模型中探究.σ,0,.,2隨機(jī)誤差的大小來(lái)衡量因此可以用方差而隨機(jī)誤差的均值為于均值程度的數(shù)字特征差是反映隨機(jī)變量集中方平均水平的數(shù)字特征值是反映隨機(jī)變量取值均畫(huà)它的一些總體特征機(jī)變量的數(shù)字特征來(lái)刻因此可以通過(guò)這個(gè)隨量因?yàn)殡S機(jī)誤差是隨機(jī)變? ? ? ?.e,y,ye43?e..σ,2的樣本變量因此也就無(wú)法得到隨機(jī)分離出來(lái)中我們無(wú)法精確地把它從中隱含在預(yù)報(bào)變量中的或由于模型的樣本呢到隨機(jī)變量如何得來(lái)估計(jì)總體方差的想法是通過(guò)樣本方差一個(gè)自然的值需要估計(jì)為了衡量預(yù)報(bào)的精度? ? ? ?,a?xb?y?,21.σ 2??歸方程可以建立回和公式根據(jù)截距和斜率的估計(jì)樣本的估計(jì)值來(lái)估計(jì)解決問(wèn)題的途徑是通過(guò)? ?.ey?ye?,y~~5y?的估計(jì)量是所以由于隨機(jī)誤差的估計(jì)值中是因此????? ? ? ? ? ?.n,2,1i,abxyy~ye,y,x,y,x,y,xiiiiinn2211????????????相應(yīng)它們的隨機(jī)誤差為而言對(duì)于樣本點(diǎn),n,2,1i,a?xb?yy?ye? iiiii ?????????其估計(jì)值為? ?? ? ? ?2nb?,a?Q2n1e?2n1σ?,).re s id u a l(y,xe?n1i22iii????? ??可以用差估計(jì)總體方差的思想類(lèi)比樣本方的稱為相應(yīng)于點(diǎn) 殘差? ?? ? ? ?.,).s q u a r e sofs u mr e s id u a l(b?,a?Q,21b?a?,σ222預(yù)報(bào)精度越高越小度衡量回歸方程的預(yù)報(bào)精可以用稱為給出由公式和其中的估計(jì)值作為殘差平方和.2n 效果是為了達(dá)到更好的估計(jì)公式中的分母取 ?? ? ? ?? ?? ?? ?.xxyyxx:1n1i21n1iii?????????? 公式公式?0?21嗎為報(bào)誤差性回歸方程的預(yù)用這樣的樣本建立的線時(shí)殘差平方和為多少或當(dāng)樣本容量為思考..,e?,e?,e?,.,n21這方面的分析工作稱為在可疑數(shù)據(jù)判斷原始數(shù)據(jù)中是否存來(lái)判斷模型擬合的效果可以通過(guò)殘差然后性回歸模型來(lái)擬合數(shù)據(jù)是否可以用線線性相關(guān)來(lái)粗略判斷它們是否相首先要根據(jù)散點(diǎn)圖系時(shí)在研究?jī)蓚€(gè)變量間的關(guān)???殘差分析.23相應(yīng)的殘差數(shù)據(jù)重的原始數(shù)據(jù)以及列出女大學(xué)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(hào)8642024680 1 2 3 4 5 6 7 8 9編號(hào)殘差 ?圖..,.殘差圖坐標(biāo)的樣本編號(hào)為橫是以圖這樣作出的圖形為等或體重估計(jì)值高數(shù)據(jù)或身可選為樣本編號(hào)橫坐標(biāo)縱坐標(biāo)為殘差作圖時(shí)分析殘差特性我們可以利用圖形來(lái)?殘差圖8642024680 1 2 3 4 5 6 7 8 9編號(hào)殘差 ?圖.,.,。,.,61,越高回歸方程的預(yù)報(bào)精確度擬合精度越高說(shuō)明模型區(qū)域的寬度越窄均勻地落在水平的帶狀殘差點(diǎn)比較另外則需要尋找其他的原因沒(méi)有錯(cuò)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(cuò)誤如是否有人為的錯(cuò)誤點(diǎn)的過(guò)程中兩個(gè)樣本需要確認(rèn)在采集這大個(gè)樣本點(diǎn)的殘差比較個(gè)樣本點(diǎn)和第第出中可以看從圖 ?? ?? ?.yyy?
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