线性回归分析ppt课件.ppt

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1、知识点:回归分析Contents01回归分析的起源02回归分析的概念内容03回归分析的应用201-01回归分析的起源“回归”一词的由来英国著名生物学家、统计学家高尔顿(FrancisGalton,1822~1911)301-01“回归”是由英国的高尔顿(生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系,高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。高尔顿对试验数据进行了深入的分析,发现了一个很有趣的现象—回归效应:当父亲高于平均身高时,他们的儿子身高比他更高的概率要小于比他更矮的

2、概率;父亲矮于平均身高时,他们的儿子身高比他更矮的概率要小于比他更高的概率。它反映了一个规律,即这两种身高父亲的儿子的身高,有向他们父辈的平均身高回归的趋势。对于这个一般结论的解释是:大自然具有一种约束力,使人类身高的分布相对稳定而不产生两极分化,这就是所谓的回归效应。401-02概念回归分析法:指将具有相关关系的两个变量之间的数量关系进行测定,通过建立一个数学表达式进行统计估计和预测的统计研究方法。自变量:一般把作为估测依据的变量叫做自变量因变量:待估测的变量回归方程:反映自变量和因变量之间联系的数学表达式回

3、归模型:某一类回归方程的总称回归分析的概念501-02分类(1)回归分析按照涉及的变量多少,分为一元回归分析多元回归分析(2)按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析非线性回归分析回归分析的概念601-02步骤回归分析的概念701-02决定系数当变量之间的关系可以用一个数学模型来模拟时,我们用决定系数(R2)判定数学模型拟合效果的好坏。在数学上,决定系数(y是实际值,y′是模拟值)。决定系数R2越接近于1,说明数学模型的模拟效果越好。回归分析的概念801-03利用Excel回归分析工具进行回归分析一

4、元线性回归如果在回归分析中只包括一个因变量和一个自变量,且二者的关系可用函数y=kx+b来模拟,这种回归分析称为一元线性回归分析。y=kx+by因变量x自变量k回归系数,回归直线的斜率b常数项,回归直线在纵坐标轴上的截距回归分析的应用901-03案例分析:李明应该怎么做?(上)回归分析的应用例1:李明想开一家社区超市,前期去了很多小区做实地调查。经调研得到小区超市的年销售额(百万元)与小区常住人口数(万人)的数据资料如表所示,请对超市的年销售额与小区常住人口数进行回归分析,帮助李明进行选址决策。1001-03案

5、例分析:表:小区超市的年销售额(百万元)与小区常住人口数(万人)统计表回归分析的应用1101-03分析步骤:(一)回归分析的应用1201-03反映模型的拟合度分析步骤:(二)回归分析的应用1301-03分析步骤:(三)一元线性回归y=kx+b第三组数据的第1个数据(301.665)是回归直线的截距b,第2个数据(44.797)也叫回归系数,其实就是回归直线的斜率k。回归分析的应用1401-03多元线性回归如果在回归分析中包括一个因变量和多个自变量,且因变量和自变量的关系可用函数y=k1x1+k2x2+…+knx

6、n+b来模拟,这种回归分析称为多元线性回归分析。事实上,一种现象常常与多个因素相关,所以,由多个自变量的最优组合来估计和预测因变量,比只用一个自变量进行估计和预测更有效、更有实际意义。回归分析的应用1501-03案例分析:李明应该怎么做?(下)例2:用多元回归分析法分析上一案例中超市的销量与超市的面积大小、促销费用、所在地理位置的关系,并根据回归方程预测一家在二类地段、面积为1000平方米、月促销费5万元的超市月销售额将会是多少。回归分析的应用1601-03多元线性回归分析步骤:回归分析的应用1701-03多元

7、线性回归分析步骤:回归分析的应用1801-03利用Excel散点图和趋势线进行回归分析“先插入散点图,再添加趋势线”的方法求趋势线方程、相关系数和决定系数,最后根据决定系数的大小判定模拟效果的好坏,并根据趋势线方程做数据预测。例5:利用散点图求上一案例中“超市年销售额”和“小区人数”的回归方程,“超市年销售额”为因变量y,“小区人数”为自变量x。(1)插入散点图(2)添加趋势线回归分析的应用1901-03制作散点图和趋势线进行回归分析:回归分析的应用2001-03利用Excel散点图和趋势线进行回归分析:回归分

8、析的应用2101-03利用Excel散点图和趋势线进行回归分析:回归分析的应用2201-03利用Excel散点图和趋势线进行回归分析:在现实生活中,很多社会经济现象是非线性发展的,此时数据点分布在一条曲线附近,例如指数曲线、抛物线等。将例中的直线模型改成指数模型,操作如下。回归分析的应用2301-03想一想做一做:回归分析的应用已知2009—2015年淘宝“双11”当天销量统计如图所示

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