[工學]回歸分析2回歸方程的檢驗-展示頁
2025-01-28 11:15本頁面
【正文】 iy??? niiyny11????nii yyS12)(總167。 是第 個試驗點 代入回歸方程所求的回歸值。 mxxx , 21 ?mxxx , 21 ?y167。 y mxxx , 21 ?y mxxx , 21 ?模型合適嗎？ 此外，在檢驗得知線性回歸方程是顯著之后，我們還可以進一步判斷在線性回歸方程中，哪些變量 是影響 的重要變量，哪些變量是不重要變量，由此分析可對回歸方程作更進一步簡化，從而得到最優(yōu)回歸方程。因此，當我們按線性回歸模型來處理后，所得到的 關于 的線性回歸方程是否能代表實際問題呢 ?這就是統(tǒng)計上常說的假設檢驗問題，即要檢驗線性回歸方程是否有顯著意義。 內(nèi)容： 回歸方程擬合度的檢驗 回歸方程線性關系顯著性檢驗 回歸變量的顯著性檢驗 167。167。 回歸方程的顯著性檢驗及精度估計 回歸方程的顯著性檢驗 原因：雜亂無序，無相關關系的散點也可以擬合成一條直線或曲線，但無意義。 回歸方程的顯著性檢驗及精度估計 在解決工程實際問題時，一般說來，事先并不能斷言 與 間一定具有線性關系。如果顯著，我們就可以用線性回歸模型代表實際問題，否則該模型不能代表實際問題。這就是所謂的對每個變量 要進行顯著性檢驗問題。 回歸方程的顯著性檢驗及精度估計 設 是已求得的回歸方程。 這里稱試驗值（觀察值） 與其平均值 的離差平方和為 總離差平方和 。 回歸方程的顯著性檢驗 —— 方差分析 ????nii yyS12)(總?? ?? Xy167。如果觀測值給定， 是確定的。 總S總S 總S1?n167。 回歸方程的顯著性檢驗 —— 方差分析 又由式（ ）知，上式最后等式右端每一項 均等于 0，于是 因此 式（ ）中，記 稱為 回歸平 方和 。 回歸方程的顯著性檢驗 —— 方差分析 它反映了自變量 的變化所引起的對 的波動。 式（ ）中，記 稱為 剩余平方和（或殘差平方和） ，它是由試驗誤差以及其他因素引起的。 mmxxx , 21 ?y????niii yyS12)?(剩1??mn167。這是因為在式（ ） 中，當 確定時， 越小， 越大，則 就越 接近 。 剩回總 SSS ??（ ） 總S剩S回S 回S總S總回
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