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时间:2021-04-17
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1、回归分析的基本思想及其初步应用温故知新1、求回归直线方程(最小二乘法):为样本点的中心22、我们通常用相关系数r来描述两个变量之间线性相关关系的强弱。温故知新★其中:(1)
2、r
3、≤1;(2)
4、r
5、越接近于1,相关程度越强,
6、r
7、越接近于0,相关程度越弱;(3)b与r同号。30.382-2.8836.6271.137-4.6182.4192.627-6.373残差5943616454505748体重/kg170155165175170157165165身高/cm87654321编号下表为女大学生身高和体重的原始数据以及相应的残差数据:ˆe以纵坐标为残差,横坐标为编号,作出图形(残差图)
8、来分析残差特性.7由图可知,第1个样本点和第6个样本点的残差比较大,需要确认在采集这两个样本点的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,则需要寻找其他原因.8问:如何刻画模型拟合的精度?相关指数:(1)在含有一个解释变量的线性模型中,R2恰好等于相关系数r的平方.(2)R2取值越大(越接近1),则残差平方和越小,即模型的拟合效果越好.(实际上就是:
9、r
10、越大,则
11、e
12、越小)(3)在例1中我们可以求出R2=0.64,表明:“女大学生的身高解释了64%的体重变化”,或者说“女大学生的体重差异有64%是由身高引起的”。
13、★其中:9建立回归模型的基本步骤:(1)确定研究对象,明确哪个变量是解释变量,哪个变量是预报变量;(2)画出确定好的解释变量和预报变量的散点图,观察它们之间的关系(是否存在线性关系);(3)由经验确定回归方程的类型(如观察到数据呈线性关系,则选用线性回归方程y=bx+a);(4)按一定规则估计回归方程中的参数(如最小二乘法);(5)得出结果后分析残差图是否异常(个别数据对应残差过大,或残差呈现不随机的规律性等),若存在异常,则检查数据是否有误,或模型是否合适等.是否存在线性关系10例2、一只红铃虫的产卵数y和温度x有关,现收集了7组观测数据列于下表,试建立y与x之间的回归方程.325
14、115662421117产卵数y/个35322927252321温度x/0C解:收集数据作散点图:11在散点图中,样本点没有分布在某个带状区域内,因此两个变量不呈现线性相关关系,所以不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系.根据已有的函数知识,可以发现样本点分布在某一条指数函数曲线的周围,其中c1和c2是待定参数.令z=lny,则变换后样本点应该分布在直线z=bx+a(a=lnc1,b=c2)的周围.利用线性回归模型建立y和x之间的非线性回归方程.当回归方程不是形如y=bx+a时,我们称之为非线性回归方程.125.7844.7454.1903.1783.0452.3981.9
15、46z35322927252321X所得线性回归方程为:a=lnc1,b=c2所以红铃虫的产卵数对温度的非线性回归方程为:13若看成样本点集中在某二次曲线y=c3x2+c4的附近.作变换t=x2,建立y与t之间的线性回归方程:y=c3t+c4.还可以拟合成什么函数模型?14325115662421117y12251024841729625529441ty关于x的二次回归方程为:15利用残差计算公式:77.968-58.265-40.104-41.000-5.83219.40047.69634.675-13.3819.230-8.9501.875-0.1010.557325115662
16、421117Y35322927252321X由残差平方和:故指数函数模型的拟合效果比二次函数的模拟效果好.或由条件R2分别为0.98和0.80,同样可得它们的效果.16给定样本点:两个含有未知参数(a、b为未知参数)的模型:如何比较它们的拟合效果:(1)分别建立对应于两个模型的回归方程分别是参数a和b的估计值.(2)分别计算两个回归方程的残差平方和(3)若,则的拟合效果好;反之,的拟合效果好.17作业习题3.1A组1、318假定你是星光学校学生李华。下周英国HighgateSchool将派交换生来你校学习访问。英方项目负责人Anderson来信询问你校的接待事宜。请你代表学校用英语给
17、他回信,内容包括以下要点:1食宿:住宿舍;吃中餐2活动:参观校园;走进课堂;游览长城;体验家庭生活等。DearMr.Anderson,I’mwritingbacktotellyouaboutourarrangementsforyourexchangestudents.________Writing结构布局1.食宿:住宿舍,吃中餐2.活动安排(主题概括句)分述活动(层次性)1)参观校园2)走进课堂3)游览长城4)体验家庭生活3.询问是否有其它要求,尽力满足1
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