回归分析的概念和分析.doc

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1、第七章回归分折讨论随机变量与非随机变量之间的关系的问题称回归分析；讨论随机变量之间的关系的问题称相关分析．对于这两种问题，或统称回归分析，或统称相关分析都可以．但是，自然界的众多的变量间，还有另一类重要关系，我们称之为相关关系．例如，施肥量与农作物产量之间的关系，这种关系虽不能用函数关系来描述，但施肥量与产量有关系，这种关系就是相关关系，又比如，人的身高与体重的关系也是相关关系，虽然人的身高不能确定体重，但总的说来，身高者，体也重些，总之，在生产斗争与科学实验中，甚至在日常生活中，变量之间的相关关系是普遍存

2、在的．其实，即使是具有确定性关系的变量间，由于实验误差的影响，其表现形式也具有某种的不确定性．回归分折方法是数理统计中一个常用方法，是处理多个变量之间相关关系的一种数学方法,．它不仅提供了建立变量间关系的数学表达---通常称为经验公式的一般方法，而且还可以进行分析，从而能判明所建立的经验公式的有效性，以及如何利用经验公式达到预测与控制的目的．因而回归分析法得到了越来越广泛地应用．回归分析主要涉及下列内容：(1)从一组数据出发，分析变量间存在什么样的关系，建立这些变量之间的关系式(回归方程)，并对关系式的可信

3、度进行统计检验；(2)利用回归方程式，根据一个或几个变量的值，预测或控制男一个变量的取值；(3)从影响某一个变量的许多变量中，判断哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的，从而可建立更实用的回归方程，(4)根据预测和控制所提出的要求，选择试验点，对试验进行设计．我们在本章，重点讨论一元线性回归，对多元回归只作简单地介绍．§1一元线性回归一元线性回归分析中要考察的是：随机变量与一个普通变量之间的联系。对有一定联系的两个变量：与，我们的任务是根据一组观察值判断与是否存在线性关系，　我们能否通过这组观察值将确定系数

4、与出来呢?这就是回归问题要解决的问题，且判断与是否真存在此线性关系.一.经验公式与最小二乘法:【例1】纤维的强度与拉伸倍数有关．下表给出的是24个纤维样品的强度与拉伸倍数的实测记录．我们希望通过这张表能找出强度y与拉伸倍数x之间的关系式们将观察值作为24个点，将它们画在平面上，这张图称为散点图，这散点图启示我们，这些点虽然是散乱的，但大体上散布在一条直线的周围．也就是说，拉伸倍数与强度之间大致成线性关系．我们用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（＊）确定，是线性的，要完全确定经验公式

5、，就要确定(＊)中的系数和，这里通常称为回归系数，关系式叫做回归方程．　　　　从散点图来看，要找出与是不困难的，在图上划一条直线，使该直线总的来看最“接近”这24个点．于是，这直线在y轴上的截距就是所求的，它的斜率就是所求的．几何方法虽然简单，但是太祖糙，而对非线性形式的问题，就几乎无法实行．然而，它的基本思想，即“使该直线总的说来最接近这24个点”，却是很可取的，问题是把这基本思想精确化，数量化．下面介绍一种方法，求一条直线使其“总的来看最接近这24个点”，这就是最小二乘法．给定的个点,那么，对于平面上任

6、意一条直线:我们用数量来刻画点到直线的远近程度,于是二元函数就定量的描述了直线跟这个点的总的远近程度,这个量是随不同的直线而变化,或者说是随不同的与而变化的,于是要找一条直线,使得该直线总的来看最“接近”这n个点的问题就转化为:要找两个数与,使得二元函数在处达到最小,即　　　　　　　　　　　　　　　　　由于是个量平方之和，所以“使最小”的原则称为平方和最小原则，习惯上称为最小二乘原则．由最小二乘原则求与估计值的方法称为最小二乘法．按照最小二乘原则，具体求的问题就是利用极值原理，求解二元一次联立方程组有唯一解

7、:于是，对于给定的个点，先算出，再算出，就得到了所求的回归方程:可计算【例１】的因此所求经验公式,即回归方程为【例2】P．236―――　例1.2对任意两个相关变量，即使它们不存在线性关系，都可以通过它们的一组观测值用最小二乘法，在形式上求得和的回归直线方程.实际上，如果和没有线性相关关系，所求的回归直线方程是没有意义的．因此建立了回归直线方程之后，还需要判断与间是否真有线性相关关系，这就是回归效果的检验问题．称为回归效果的显著性检验．首先介绍“平方和分解公式”．二.平方和分解公式与线性相关关系：:对于任意的

8、组数据,恒有:+’其中现记　　，　　，　　则平方和分解公式是：证明：因为,，　并且＝0所以即　　　　　　+是回归直线上，其横坐标为点的纵坐标，因为所以的平均值也等于．我们还可以通过的均值，进一步说明它们之间的关系．有了上面这些对于的分析表明：(1)的离差平方和由两部分组成：回归平方和和残差平方和,其中完全由随机因素引起，(2)中虽然也有随机因素，但是当时,主要是由与线性相关关系决定．因而与之比的比值反映了这种线性