回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用課件新人教a版選修-展示頁
2025-01-22 16:46本頁面
【正文】 作圖時(shí)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(yù)報(bào)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(diǎn)比較 另外 則需要尋找其他的原因 沒有錯(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?y1R:,R,n1i2in1i2ii22????????其計(jì)算公式是來刻畫回歸的效果我們還可以用相關(guān)指數(shù)另外如果對某組數(shù)據(jù)關(guān)性越強(qiáng)量和預(yù)報(bào)變量的線性相表示解釋變越接近于因?yàn)楸硎净貧w的效果越好接近于越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.),(,.,.,11222RRR化的貢獻(xiàn)率釋變量對于預(yù)報(bào)變量變表示解R2.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(gè)也回歸分析種不同的回歸方程進(jìn)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(bào)體重時(shí).,.,..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(yùn)動(dòng)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?cái)?shù)據(jù)所世紀(jì)能用不例如一般都有時(shí)間性我們所建立的回歸方程? ?.),ycm70x,cm1 70,cm1 55x,(,..3
范文總結(jié)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1