[農(nóng)林牧漁]sas課件-文庫吧資料
2024-10-22 17:48本頁面
【正文】 )?()()?()?(22??????????????????????????xxxyxyxxyxxySSSSSPSPSSSPSSbbSPxxbxxbyyxxbxxbyyxxbyyxxbyyyy)()(?xxbybxxbybxay?????????)()?( xxbyy ???（三）顯著性檢驗(yàn) ? t 檢驗(yàn) ? 對(duì)直線回歸系數(shù) b的假設(shè)檢驗(yàn)為： HO: β=0； HA : β≠0 （ β為 總體回歸系數(shù) ）。偏差平方和 Q的大小表示了實(shí)測(cè)點(diǎn)與回歸直線偏差的程度， 因而 偏差平方和 又稱為 離回歸平方和 或 剩余平方和 。)1()2( yyxx SnSSSnSS ????ba 和代入公式，計(jì)算)4( ? ?建立樣本直線回歸方程， 并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn) ； ? ?在散點(diǎn)圖中，畫出樣本直線回歸方程。 ? xy)3(yx SyynSxx ,。 ? ? ?? ???? n yxxyyyxx )()(),( yx。根據(jù)微積分學(xué)中求極值的原理，將 Q對(duì) a與 b求偏導(dǎo)數(shù)并令其等于 0： iii yye ???? ?? ? ? ?????? 222 )()?( bxayyyeQ iy? ????????????????0)(20)(2xbxaybQbxayaQ?????????xybxaxybxna2)()()(xbyaSSSPnxxnyxxybxxy??????? ?? ??/)(/))((22? ??? 可以證明 ? ? — 稱之為 x與 y的 離均差乘積和 ，簡(jiǎn)稱為 乘積和 ，記為 SPxy。 直線回歸散點(diǎn)圖 （一）數(shù)學(xué)模型 其中： x—預(yù)先確定，不受試驗(yàn)誤差影響； y—隨 x而變 ， 且受試驗(yàn)誤差影響； 或 x、 y都受試驗(yàn)誤差的影響 (x、 y都為可觀測(cè)的隨機(jī)變量 ) i i iyx? ? ?? ? ?α—總體回歸截距 ， β—總體回歸系數(shù) ， εi為隨機(jī)變量，相互獨(dú)立，且都服從 N(0,σ2) 即 εi～ N(0,σ2)， E (εi)=0， V (εi)=σ2； y～ N (α + β x， σ2)， E (y)= α +β x， V (y)=σ2 ? 回歸直線 是所有直線中最接近散點(diǎn)圖中全部散點(diǎn)的直線。 ? 在直線回歸分析中主要是研究圖中 (b)與 (e)的情況。 一些基本的符號(hào)和公式 .., , , , ,ijx x x x x b rdS S S S S S??12,r R b2,.x C V?, ( ) , , , , , AS S M S d f H H??22 0,x y x y x yS P M P C O V)1/()( 22 ??? ? nxxS樣本方差（ S2） /樣本均方（ MS） ? ??? )1/()( 2 nxxS樣本標(biāo)準(zhǔn)差（ S） 對(duì)樣本而言 對(duì)有限總體而言 總體方差（ σ2 ） ? ?? Nx /)( 2??總體標(biāo)準(zhǔn)差（ σ ） Nx /)( 22 ? ?? ??2)(? ?? xxSS? ??? )2( 22 xxxx?? ??? 22 2 xnxxxnxxnxnxnxx2222)()(2????????????? 樣本方差的分母 （ n1） 為樣本方差的自由度，記為 df ? 自由度（ df ）：樣本含量減去 獨(dú)立約束條件 的個(gè)數(shù) 在方差分析中是用 樣本方差 即 均方(mean squares)來度量資料的變異程度。 “有很大的可靠性，但有一定的錯(cuò)誤率”， 這是統(tǒng)計(jì)推斷的基本特點(diǎn)。 這有兩種可能： ?或者這兩個(gè)樣本所在的總體確實(shí)沒有差異； ?或者這兩個(gè)樣本所在總體平均數(shù)有差異而因?yàn)樵囼?yàn)誤差大被掩蓋了。 若經(jīng) t檢驗(yàn)“差異顯著” ，對(duì)此結(jié)論有 95%的把握，同時(shí)要冒 5%下錯(cuò)結(jié)論的風(fēng)險(xiǎn)； “差異極顯著” ，對(duì)此結(jié)論有 99%的把握，同時(shí)要冒 1%下錯(cuò)結(jié)論的風(fēng)險(xiǎn)； “差異不顯著” ，是指在本次試驗(yàn)條件下，無效假設(shè)未被否定。 ????
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