【總結(jié)】§回歸方程的顯著性檢驗(yàn)及精度估計(jì)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)原因:雜亂無(wú)序,無(wú)相關(guān)關(guān)系的散點(diǎn)也可以擬合成一條直線或曲線,但無(wú)意義。內(nèi)容:回歸方程擬合度的檢驗(yàn)回歸方程線性關(guān)系顯著性檢驗(yàn)回歸變量的顯著性檢驗(yàn)§回歸方程的顯著性檢驗(yàn)及精度估計(jì)在解決工程實(shí)際問(wèn)題
2025-01-19 11:15
【總結(jié)】課前探究學(xué)習(xí)活頁(yè)規(guī)范訓(xùn)練課堂講練互動(dòng)線性回歸方程【課標(biāo)要求】1.通過(guò)收集現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中兩個(gè)有關(guān)聯(lián)變量的數(shù)據(jù)作出散點(diǎn)圖,并利用散點(diǎn)圖直觀認(rèn)識(shí)變量間的相關(guān)關(guān)系;2.在兩個(gè)變量具有線性相關(guān)關(guān)系時(shí),會(huì)用線性回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè);3.知道最小平方法的含義,知道最小平方法的思想,能根據(jù)給出的線性回歸方程系數(shù)公式建立線性回歸方程
2025-01-06 16:32
【總結(jié)】有些教師常說(shuō):“如果你的數(shù)學(xué)成績(jī)好,那么你的物理學(xué)習(xí)就不會(huì)有什么大問(wèn)題”按照這種說(shuō)法,似乎學(xué)生的物理成績(jī)與數(shù)學(xué)成績(jī)之間也存在著某種關(guān)系。你如何認(rèn)識(shí)它們之間存在的關(guān)系?物理成績(jī)數(shù)學(xué)成績(jī)學(xué)習(xí)興趣學(xué)習(xí)時(shí)間其他因素結(jié)論:變量之間除了函數(shù)關(guān)系外,還有。問(wèn)題引入:楚水實(shí)驗(yàn)學(xué)校高二數(shù)學(xué)備課組
2025-01-16 21:11
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)(StatisticalTestofMultipleLinearRegression)一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))三、變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))四、參數(shù)的置信區(qū)間一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(TestingtheSimulationLevel
2025-05-14 23:13
【總結(jié)】變量間的相關(guān)關(guān)系與線性回歸方程第十二章統(tǒng)計(jì)
2025-03-22 05:04
【總結(jié)】線性回歸方程【目標(biāo)引領(lǐng)】1.學(xué)習(xí)目標(biāo):了解非確定性關(guān)系中兩個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)方法;掌握散點(diǎn)圖的畫(huà)法及在統(tǒng)計(jì)中的作用,掌握回歸直線方程的求解方法。2.學(xué)法指導(dǎo):①求回歸直線方程,首先應(yīng)注意到,只有在散點(diǎn)圖大致呈線性時(shí),求出的回歸直線方程才有實(shí)標(biāo)意義.否則,求出的回歸直線方程毫無(wú)意義.因此,對(duì)一組數(shù)據(jù)作線性回歸分析時(shí),應(yīng)先看其散點(diǎn)圖是否成線性.②求回歸直線方程,關(guān)鍵在于正確
2025-04-17 13:04
【總結(jié)】教學(xué),重要的不是教師的“教”,而是學(xué)生的“學(xué)”新課標(biāo)人教A版高一數(shù)學(xué)講義編寫(xiě)者:孟凡洲QQ:19174531312、3、2線性回歸方程講義編寫(xiě)者:數(shù)學(xué)教師孟凡洲某小賣部為了了解熱茶銷售量與氣溫之間的關(guān)系,隨機(jī)統(tǒng)計(jì)并制作了某6天賣出熱茶的杯數(shù)與當(dāng)天氣溫的對(duì)照表:氣溫/℃261813104-1杯
2024-11-21 06:12
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)StatisticalTestofMultipleLinearRegressionModel一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、變量顯著性檢驗(yàn)三、方程顯著性檢驗(yàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立的一類經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型,模型必須滿足數(shù)學(xué)理論與方法上的要求,所以在模型參數(shù)估計(jì)后,需要檢驗(yàn)其
2025-05-22 18:03
【總結(jié)】第四章多元線性回歸模型檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)方程的顯著性檢驗(yàn)(總參數(shù)的F檢驗(yàn))變量的顯著性檢驗(yàn)(單參數(shù)的t檢驗(yàn))構(gòu)造置信區(qū)間擬合優(yōu)度檢驗(yàn)u可決系數(shù)與調(diào)整的可決系數(shù)1.總離差平方和的分解觀測(cè)值對(duì)均值的分散程度、偏離程度擬合值對(duì)均值的分散程度、偏離程度觀測(cè)值對(duì)擬合值的分散程度、偏離程度由于=0所以有:
2025-01-08 11:17
【總結(jié)】會(huì)作兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖,會(huì)利用散點(diǎn)圖認(rèn)識(shí)兩個(gè)變量間的相關(guān)關(guān)系/了解最小二乘法的思想,能建立線性回歸方程/了解獨(dú)立性檢驗(yàn)的基本思想、方法及初步應(yīng)用/了解回歸的基本思想、方法及初步應(yīng)用第3課時(shí)線性回歸方程?1.通過(guò)收集現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中兩個(gè)有關(guān)聯(lián)變量的數(shù)據(jù)并作出散點(diǎn)圖,直觀認(rèn)識(shí)變量間?的相關(guān)關(guān)系,能根據(jù)給出的線性回歸方程系數(shù)公式建立線性
2025-01-08 12:15
【總結(jié)】本資料來(lái)源§多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)StatisticalTestofMultipleLinearRegressionModel一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(R2)二、方程顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))三、變量顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))說(shuō)明?由計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論要求的?以多元線性模型為例
2025-02-11 17:18
【總結(jié)】§多元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)StatisticalTestofMultipleLinearRegressionModel一、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、變量顯著性檢驗(yàn)三、方程顯著性檢驗(yàn)?我們所要進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括兩個(gè)方面,一方面檢驗(yàn)回歸方程對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合程度,通過(guò)可決系數(shù)來(lái)分析;另一方面檢驗(yàn)回歸方程的顯著性,通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)
2025-01-08 10:26
【總結(jié)】PartSix一元線性回歸方程?一相關(guān)統(tǒng)計(jì)知識(shí)?1回歸:一個(gè)X對(duì)一個(gè)Y的線性影響.?2變量:X,Y——定距變量.?3常用的是一元回歸方程PartSix一元線性回歸方程bxay??Y=350+20x360370380390400410420430440
2025-05-13 11:52
【總結(jié)】線性回歸方程(1)情境:客觀事物是相互聯(lián)系的,過(guò)去研究的大多數(shù)是因果關(guān)系。比如說(shuō):某某同學(xué)的數(shù)學(xué)成績(jī)與物理成績(jī),彼此是互相聯(lián)系的,但不能認(rèn)為數(shù)學(xué)是“因”,物理是“果”,或者反過(guò)來(lái)說(shuō)。事實(shí)上數(shù)學(xué)和物理成績(jī)都是“果”,而真正的“因”是學(xué)生的理科學(xué)習(xí)能力和努力程度。所以說(shuō),函數(shù)關(guān)系存在著一種確定
2024-11-17 23:32
【總結(jié)】程方歸回性線42.:,如下兩類變量之間的常見(jiàn)關(guān)系有在實(shí)際問(wèn)題中.,,.,表示可以用函數(shù)定性函數(shù)關(guān)系確是間就之與半徑圓的面積例如函數(shù)表示變量之間的關(guān)系可以用一類是確定性函數(shù)關(guān)系2rSrS??..,,,.,.,,溫之間具有相關(guān)關(guān)系的問(wèn)題中熱茶銷量與氣下面間的關(guān)系表示身高與體重之函數(shù)來(lái)嚴(yán)格地個(gè)用一不能但重體重越高身高越一般來(lái)說(shuō)
2024-11-17 17:11