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时间:2020-10-21
《回归分析的基本思想及其初步应用(优秀课件).ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、3.1回归分析的基本思想及其初步应用高二数学选修2-3问题1:正方形的面积y与正方形的边长x之间的函数关系是y=x2确定性关系问题2:某水田水稻产量y与施肥量x之间是否有一个确定性的关系?例如:在7块并排、形状大小相同的试验田上进行施肥量对水稻产量影响的试验,得到如下所示的一组数据:施化肥量x15202530354045水稻产量y330345365405445450455复习变量之间的两种关系1020304050500450400350300·······施化肥量x15202530354045水稻
2、产量y330345365405445450455xy施化肥量水稻产量自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系。1、定义:1):相关关系是一种不确定性关系;注对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫回归分析。2):现实生活中存在着大量的相关关系。如:人的身高与年龄;产品的成本与生产数量;商品的销售额与广告费;家庭的支出与收入。等等探索:水稻产量y与施肥量x之间大致有何规律?1020304050500450400350300·······发现:图中各点,大致分布
3、在某条直线附近。探索2:在这些点附近可画直线不止一条,哪条直线最能代表x与y之间的关系呢?施化肥量x15202530354045水稻产量y330345365405445450455xy散点图施化肥量水稻产量1020304050500450400350300·······xy施化肥量水稻产量1、所求直线方程叫做回归直线方程;相应的直线叫做回归直线。2、对两个变量进行的线性分析叫做线性回归分析。1、回归直线方程2、求回归直线方程的步骤:(3)代入公式(4)写出直线方程为y=bx+a,即为所求的回归直线
4、方程。^3、回归分析的基本步骤:画散点图求回归方程预报、决策例题4从某大学中随机选出8名女大学生,其身高和体重数据如下表:求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报一名身高为172cm的女大学生的体重。分析:由于问题中要求根据身高预报体重,因此选取身高为自变量,体重为因变量.2.回归方程:1.散点图;探究?身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗?如果不是,其原因是什么?解:散点图:从散点图还看到,样本点散布在某一条直线的附近,而不是在一条直线上,所以不能用一次函数y=
5、bx+a简单描述它们关系。探究:身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗?我们可以用下面的线性回归模型来表示:y=bx+a+e,其中a和b为模型的未知参数。其中:e是随机误差,均值E(e)=0,方差D(e)=σ2>0当随机误差e恒等于0时,线性回归模型就变成一次函数模型。即:一次函数模型是线性回归模型的特殊形式。由于随机误差e的均值为0,故采用方差来衡量随机误差的大小.产生随机误差项e的原因是什么?随机误差e的来源(可以推广到一般):1、其它因素的影响:影响体重y的因素不只是身高x
6、,可能还包括遗传基因、饮食习惯、生长环境等因素;2、身高x的观测误差。3、所用确定性函数不恰当观测误差。线性回归模型y=bx+a+e增加了随机误差项e,因变量y的值由自变量x和随机误差项e共同确定,即自变量x只能解析部分y的变化。在统计中,我们也把自变量x称为解释变量,因变量y为预报变量。残差数据点和它在回归直线上相应位置的差异称为相应于点(xi,yi)的残差。例:编号为6的女大学生,计算随机误差的效应(残差)残差平方和把每一个残差所得的值平方后加起来,用数学符号表示为:称为残差平方和在例1中,残
7、差平方和约为128.361。表1-4列出了女大学生身高和体重的原始数据以及相应的残差数据。残差分析与残差图的定义:我们可以通过残差来判断模型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,这方面的分析工作称为残差分析。我们可以利用图形来分析残差特性,作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值等,这样作出的图形称为残差图。残差图的制作及作用。坐标纵轴为残差变量,横轴可以有不同的选择;若模型选择的正确,残差图中的点应该分布在以横轴为心的带形区域;对于远离横轴的点,要特别注意。身高
8、与体重残差图异常点错误数据模型问题几点说明:第一个样本点和第6个样本点的残差比较大,需要确认在采集过程中是否有人为的错误。如果数据采集有错误,就予以纠正,然后再重新利用线性回归模型拟合数据;如果数据采集没有错误,则需要寻找其他的原因。另外,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型计较合适,这样的带状区域的宽度越窄,说明模型拟合精度越高,回归方程的预报精度越高。显然,R2的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型拟合效果越好。R2越接近1,表示回归的效果越好(因为R2越接
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