北京大學2021/5/91第一章統(tǒng)計案例

2021/5/92a.比《數學3》中“回歸”增加的內容數學３——統(tǒng)計畫散點圖了解最小二乘法的思想求回歸直線方程y＝bx＋a用回歸直線方程解決應用問題選修１-２——統(tǒng)計案例引入線性回歸模型y＝bx＋a＋e了解模型中隨機誤差項e產生的原因了解相關指數R2

和模型擬合的效果之間的關系了解殘差圖的作用利用線性回歸模型解決一類非線性回歸問題正確理解分析方法與結果2021/5/93必修3(第二章統(tǒng)計)知識結構收集數據(隨機抽樣)整理、分析數據估計、推斷簡單隨機抽樣分層抽樣系統(tǒng)抽樣用樣本估計總體變量間的相關關系用樣本的頻率分布估計總體分布用樣本數字特征估計總體數字特征線性回歸分析2021/5/94問題1：正方形的面積y與正方形的邊長x之間的函數關系是y=x2確定性關系問題2：某水田水稻產量y與施肥量x之間是否-------有一個確定性的關系？例如：在7塊并排、形狀大小相同的試驗田上進行施肥量對水稻產量影響的試驗，得到如下所示的一組數據：施化肥量x15202530354045水稻產量y330345365405445450455復習:變量之間的兩種關系2021/5/95自變量取值一定時，因變量的取值帶有一定隨機性的兩個變量之間的關系叫做相關關系。1、定義：1）：相關關系是一種不確定性關系；注對具有相關關系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的方法叫回歸分析。2）：2021/5/961、兩個變量的關系不相關相關關系函數關系線性相關非線性相關問題1：現實生活中兩個變量間的關系有哪些呢？相關關系：對于兩個變量，當自變量取值一定時，因變量的取值帶有一定隨機性的兩個變量之間的關系。2021/5/97思考：相關關系與函數關系有怎樣的不同？函數關系中的兩個變量間是一種確定性關系相關關系是一種非確定性關系函數關系是一種理想的關系模型相關關系在現實生活中大量存在，是更一般的情況2021/5/98問題2：對于線性相關的兩個變量用什么方法來刻劃之間的關系呢？2、最小二乘估計最小二乘估計下的線性回歸方程：2021/5/99我們回憶一下最小二乘法:樣本點的中心:回歸方程:2021/5/9103、回歸分析的基本步驟:畫散點圖求回歸方程用回歸直線方程預報、決策這種方法稱為回歸分析.回歸分析是對具有相關關系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法.2021/5/9112、現實生活中存在著大量的相關關系。

如：人的身高與年齡；產品的成本與生產數量；商品的銷售額與廣告費；家庭的支出與收入。等等探索：水稻產量y與施肥量x之間大致有何規(guī)律？2021/5/912例1從某大學中隨機選取8名女大學生，其身高和體重數據如表1-1所示。編號12345678身高/cm165165157170175165155170體重/kg4857505464614359求根據一名女大學生的身高預報她的體重的回歸方程，并預報一名身高為172cm的女大學生的體重。案例1：女大學生的身高與體重解：1、選取身高為自變量x，體重為因變量y，作散點圖：2、由散點圖知道身高和體重有比較好的線性相關關系，因此可以用線性回歸方程刻畫它們之間的關系。2021/5/913例1從某大學中隨機選取8名女大學生，其身高和體重數據如表1-1所示。5943616454505748體重/kg170155165175170157165165身高/cm87654321編號求根據一名女大學生的身高預報她的體重的回歸方程，并預報一名身高為172cm的女大學生的體重。根據最小二乘法估計和就是未知參數a和b的最好估計，2021/5/914制表78合計654321i2021/5/915所以回歸方程是所以，對于身高為172cm的女大學生，由回歸方程可以預報其體重為探究P4：身高為172cm的女大學生的體重一定是60.316kg嗎？如果不是，你能解析一下原因嗎？例1從某大學中隨機選取8名女大學生，其身高和體重數據如表1-1所示。5943616454505748體重/kg170155165175170157165165身高/cm87654321編號求根據一名女大學生的身高預報她的體重的回歸方程，并預報一名身高為172cm的女大學生的體重。2021/5/916探究P4：身高為172cm的女大學生的體重一定是60.316kg嗎？如果不是，你能解析一下原因嗎？答：身高為172cm的女大學生的體重不一定是60.316kg，但一般可以認為她的體重在60.316kg左右。60.136kg不是每個身高為172cm的女大學生的體重的預測值，而是所有身高為172cm的女大學生平均體重的預測值。2021/5/9171.用相關系數r來衡量2.公式：求出線性相關方程后，說明身高x每增加一個單位,體重y就增加0.849個單位,這表明體重與身高具有正的線性相關關系.如何描述它們之間線性相關關系的強弱呢?2021/5/918①、當時，x與y為完全線性相關，它們之間存在確定的函數關系。②、當時，表示x與y存在著一定的線性相關，r的絕對值越大，越接近于1，表示x與y直線相關程度越高，反之越低。3.性質：2021/5/9192021/5/920例1從某大學中隨機選取8名女大學生，其身高和體重數據如表1-1所示。編號12345678身高/cm165165157170175165155170體重/kg4857505464614359求根據一名女大學生的身高預報她的體重的回歸方程，并預報一名身高為172cm的女大學生的體重。案例1：女大學生的身高與體重解：1、選取身高為自變量x，體重為因變量y，作散點圖：2、由散點圖知道身高和體重有比較好的線性相關關系，因此可以用線性回歸方程刻畫它們之間的關系。3、從散點圖還看到，樣本點散布在某一條直線的附近，而不是在一條直線上，所以不能用一次函數y=bx+a描述它們關系。

我們可以用下面的線性回歸模型來表示：y=bx+a+e，其中a和b為模型的未知參數，e稱為隨機誤差。思考P3產生隨機誤差項e的原因是什么？2021/5/921思考產生隨機誤差項e的原因是什么？隨機誤差e的來源(可以推廣到一般）：1、其它因素的影響：影響體重y的因素不只是身高x，可能還包括遺傳基因、飲食習慣、是否喜歡運動、生長環(huán)境、度量誤差等因素；2、用線性回歸模型近似真實模型所引起的誤差；3、身高x

的觀測誤差。2021/5/922我們回憶一下最小二乘法:樣本點的中心:

在回歸直線上回歸方程:2021/5/9233、回歸分析的基本步驟:畫散點圖求回歸方程用回歸直線方程預報、決策這種方法稱為回歸分析.回歸分析是對具有相關關系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法.2021/5/924函數模型與回歸模型之間的差別函數模型：回歸模型：

線性回歸模型y=bx+a+e增加了隨機誤差項e，因變量y的值由自變量x和隨機誤差項e共同確定，即自變量x只能解釋部分y的變化。

在統(tǒng)計中，我們也把自變量x稱為解釋變量，因變量y稱為預報變量。2021/5/925隨機誤差e的估計量樣本點：相應的隨機誤差為：隨機誤差的估計值為：稱為相應于點的殘差.2021/5/926殘差圖的制作和作用：制作：坐標縱軸為殘差變量，橫軸可以有不同的選擇.

橫軸為編號：可以考察殘差與編號次序之間的關系，常用于調查數據錯誤.

橫軸為解釋變量：可以考察殘差與解釋變量的關系，常用于研究模型是否有改進的余地.作用：判斷模型的適用性：若模型選擇的正確，殘差圖中的點應該分布在以橫軸為中心的帶形區(qū)域.2021/5/927誤差與殘差，這兩個概念在某程度上具有很大的相似性，都是衡量不確定性的指標，可是兩者又存在區(qū)別。誤差與測量有關，誤差大小可以衡量測量的準確性，誤差越大則表示測量越不準確。誤差分為兩類：系統(tǒng)誤差與隨機誤差。其中，系統(tǒng)誤差與測量方案有關，通過改進測量方案可以避免系統(tǒng)誤差。隨機誤差與觀測者，測量工具，被觀測物體的性質有關，只能盡量減小，卻不能避免。殘差――與預測有關，殘差大小可以衡量預測的準確性。殘差越大表示預測越不準確。殘差與數據本身的分布特性，回歸方程的選擇有關。2021/5/928編號12345678身高/cm165165157170175165155170體重/kg4857505464614359殘差-6.3732.6272.419-4.6181.1376.627-2.8830.382我們可以利用圖形來分析殘差特性，作圖時縱坐標為殘差，橫坐標可以選為樣本編號，或身高數據，或體重估計值等，這樣作出的圖形稱為殘差圖。表1-4列出了女大學生身高和體重的原始數據以及相應的殘差數據。使用公式計算殘差2021/5/929殘差圖的制作及作用。坐標縱軸為殘差變量，橫軸可以有不同的選擇；若模型選擇的正確，殘差圖中的點應該分布在以橫軸為心的帶形區(qū)域；對于遠離橫軸的點，要特別注意。身高與體重殘差圖異常點

錯誤數據模型問題

幾點說明：

第1個樣本點和第6個樣本點的殘差比較大，需要確認在采集過程中是否有人為的錯誤。如果數據采集有錯誤，就予以糾正，然后再重新利用線性回歸模型擬合數據；如果數據采集沒有錯誤，則需要尋找其他的原因。另外，殘差點比較均勻地落在水平的帶狀區(qū)域中，說明選用的模型比較合適，這樣的帶狀區(qū)域的寬度越窄，說明模型擬合精度越高，回歸方程的預報精度越高。2021/5/930我們可以用相關指數R2來刻畫回歸的效果，其計算公式是

顯然，R2的值越大，說明殘差平方和越小，也就是說模型擬合效果越好。

在線性回歸模型中，R2表示解釋變量對預報變量變化的貢獻率。

R2越接近1，表示回歸的效果越好（因為R2越接近1，表示解釋變量和預報變量的線性相關性越強）。2021/5/931

如果某組數據可能采取幾種不同回歸方程進行回歸分析，則可以通過比較R2的值來做出選擇，即選取R2較大的模型作為這組數據的模型?？偟膩碚f：相關指數R2是度量模型擬合效果的一種指標。在線性模型中，它代表自變量刻畫預報變量的能力。2021/5/932我們可以用相關指數R2來刻畫回歸的效果，其計算公式是例1的R2≈0.64

，解釋變量對總效應約貢獻了64%，可以敘述為“身高解析了64%的體重變化”，而隨機誤差貢獻了剩余的36%。所以，身高對體重的效應比隨機誤差的效應大得多。2021/5/933

在研究兩個變量間的關系時，首先要根據散點圖來粗略判斷它們是否線性相關，是否可以用回歸模型來擬合數據。殘差分析與殘差圖的定義：

然后，我們可以通過殘差來判斷模型擬合的效果，判斷原始數據中是否存在可疑數據，這方面的分析工作稱為殘差分析。2021/5/9342021/5/935用身高預報體重時，需要注意下列問題：1、回歸方程只適用于我們所研究的樣本的總體；2、我們所建立的回歸方程一般都有時間性；3、樣本采集的范圍會影響回歸方程的適用范圍；4、不能期望回歸方程得到的預報值就是預報變量的精確值。事實上，它是預報變量的可能取值的平均值?！@些問題也使用于其他問題。2021/5/936一般地，建立回歸模型的基本步驟為：（1）確定研究對象，明確哪個變量是解析變量x，哪個變量是預報變量y。（2）畫出確定好的解析變量和預報變量的散點圖，觀察它們之間的關系（如是否存在線性關系等）。（3）由經驗確定回歸方程的類型（如我們觀察到數據呈線性關系，則選用線性回歸方程y=bx+a）.（4）按一定規(guī)則估計回歸方程中的參數（如最小二乘法）。（5）得出結果后分析殘差圖是否有異常（個別數據對應殘差過大，或殘差呈現不隨機的規(guī)律性，等等），若存在異常，則檢查數據是否有誤，或模型是否合適等。2021/5/937我們回憶一下最小二乘法:樣本點的中心:

在回歸直線上回歸方程:2021/5/938以上公式的推導較復雜，故不作推導，但它的原理較為簡單：即各點到該直線的距離的平方和最小，這一方法叫最小二乘法。2021/5/939我們可以用相關指數R2來刻畫回歸的效果，其計算公式是例1的R2≈0.64

，解釋變量對總效應約貢獻了64%，可以敘述為“身高解析了64%的體重變化”，而隨機誤差貢獻了剩余的36%。所以，身高對體重的效應比隨機誤差的效應大得多。R2表示解釋變量對預報變量變化的貢獻率。2021/5/940使用公式計算殘差隨機誤差的估計值為：稱為相應于點的殘差.2021/5/941例2

一只紅鈴蟲的產卵數y和溫度x有關。現收集了7組觀測數據列于表中：溫度xoC21232527293235產卵數y/個711212466115325（1）試建立產卵數y與溫度x之間的回歸方程；并預測溫度為28oC時產卵數目。（2）你所建立的模型中溫度在多大程度上解釋了產卵數的變化？2021/5/942產卵數氣溫2021/5/943在散點圖中，樣本點沒有分布在某個帶狀區(qū)域內，因此兩個變量不呈現線性相關關系，所以不能直接利用線性回歸方程來建立兩個變量之間的關系.利用線性回歸模型研究y和x之間的非線性回歸方程.當回歸方程不是形如y=bx+a時，我們稱之為非線性回歸方程.根據已有的函數知識，可以發(fā)現樣本點分布在某一條指數函數曲線的周圍，其中c1和c2是待定參數.則變換后樣本點應該分布在直線z=bx+a的周圍.2021/5/944產卵數氣溫變換y=bx+a

非線性關系線性關系對數方法一：指數函數模型2021/5/945由計算器得：z關于x的線性回歸方程相關指數因此y關于x的非線性回歸方程為當x=28

時，y≈44，指數回歸模型中溫度解釋了98%的產卵數的變化2021/5/946

y=c3

x2+c4

變換y=c3

t+c4

非線性關系線性關系問題１選用y=c3x2+c4

，還是y=c3x2+cx+c4

？問題3

產卵數氣溫問題2如何求c3、c4？

t=x2方法二，二元函數模型2021/5/947平方變換：令t=x2，產卵數y和溫度x之間二次函數模型y=bx2+a就轉化為產卵數y和溫度的平方t之間線性回歸模型y=bt+a溫度21232527293235溫度的平方t44152962572984110241225產卵數y/個711212466115325作散點圖，并由計算器得：y和t之間的線性回歸方程為y=0.367t-202.54，相關指數R2=r2≈0.8962=0.802將t=x2代入線性回歸方程得：

y=0.367x2-202.54當x=28時，y=0.367×282-202.54≈85，且R2=0.802，所以，二次函數模型中溫度解釋了80.2%的產卵數變化。t2021/5/948選變量解：選取氣溫為解釋變量x，產卵數為預報變量y。畫散點圖假設線性回歸方程為：?=bx+a選模型分析和預測當x=28時，y=19.87×28-463.73≈93估計參數由計算器得：線性回歸方程為y=19.87x-463.73

相關指數R2=r2≈0.8642=0.7464所以，一次函數模型中溫度解釋了74.64%的產卵數變化。050100150200250300350036912151821242730333639當x=28時，y=19.87×28-463.73≈93方法三：一元函數模型2021/5/949函數模型相關指數R2線性回歸模型0.7464二次函數模型0.802指數函數模型0.98最好的模型是哪個?顯然，指數函數模型最好！2021/5/950利用殘差計算公式：77.968-58.265-40.104-41.000-5.83219.40047.69634.675-13.3819.230-8.9501.875-0.1010.557325115662421117Y35322927252321X由殘差平方和：故指數函數模型的擬合效果比二次函數的模擬效果好.或由條件R2分別為0.98和0.80，同樣可得它們的效果.2021/5/9512021/5/952課堂知識延伸我們知道，刑警如果能在案發(fā)現場提取到罪犯的腳印，即將獲得一條重要的破案線索，其原因之一是人類的腳掌長度和身高存在著相關關系，可以根據一個人的腳掌長度