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文檔簡介
回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用(二)學(xué)習(xí)目標(biāo):1.進(jìn)一步體會回歸分析的基本思想;2.通過非線性回歸分析,判斷幾種不同模型的擬合程度;3.培養(yǎng)對數(shù)據(jù)的直觀感覺,認(rèn)識統(tǒng)計(jì)方法的直觀特點(diǎn),體會統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用的廣泛性.復(fù)習(xí)回顧1、線性回歸模型:y=bx+a+e,
其中a和b為模型的未知參數(shù),e稱為隨機(jī)誤差。y=bx+a+e,E(e)=0,D(e)=
2、數(shù)據(jù)點(diǎn)和它在回歸直線上相應(yīng)位置的差異是隨機(jī)誤差的效應(yīng),稱為殘差。3.我們可以用相關(guān)指數(shù)R2來刻畫回歸的效果,其計(jì)算公式是:R21,說明回歸方程擬合的越好;R20,說明回歸方程擬合的越差。4.若一組觀測值(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)之間滿足yi=bxi+a+ei(i=1,2,…,n),且ei恒為0,則R2為_____.15.設(shè)兩個變量x和y之間具有線性相關(guān)關(guān)系,它們的相關(guān)系數(shù)是r,y關(guān)于x的回歸直線的斜率是b,縱軸上的截距是a,那么必有()A.b與r的符號相同B.a(chǎn)與r的符號相同C.b與r的符號相反 D.a(chǎn)與r的符號相反AC探究展示1.線性回歸模型y=bx+a+e中,為什么要引入隨機(jī)誤差e?因?yàn)樗械臉颖军c(diǎn)不共線,而是散布在某一條直線的附近,故引入隨機(jī)誤差e。2.殘差在回歸方程中有何實(shí)際意義?3.如何刻畫回歸方程的擬合效果?(1)殘差的平方和越小,擬合的效果越好.(2)用相關(guān)指數(shù)R2來刻畫回歸的效果,R21,說明回歸方程擬合的越好;R20,說明回歸方程擬合的越差.4.在一化學(xué)反應(yīng)過程中某化學(xué)物質(zhì)的反應(yīng)速度yg/分與一種催化劑的量xg有關(guān),現(xiàn)收集了8組數(shù)據(jù)列于表中,試建立y與x之間的回歸方程.(認(rèn)真預(yù)習(xí)P86例2)催化劑的量xg1518212427303336化學(xué)物質(zhì)反應(yīng)速度yg/分6830277020565350判斷原始數(shù)據(jù)中是否存在可疑數(shù)據(jù).殘差點(diǎn)比較均勻地落在殘差圖中水平的帶狀區(qū)域中,說明選用的模型較合適,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(yù)報(bào)精度越高.殘差的平方和越小,擬合的效果越好.2.殘差在回歸方程中有何實(shí)際意義?4.根據(jù)收集的數(shù)據(jù)作散點(diǎn)圖(如圖).根據(jù)樣本點(diǎn)分布情況,可選用兩種曲線模型來擬合.(1)可認(rèn)為樣本點(diǎn)集中在某二次曲線y=c1x2+c2的附近.令t=x2,則變換后樣本點(diǎn)應(yīng)該分布在直線y=bt+a(b=c1,a=c2)的周圍.由題意得變換后t與y的樣本數(shù)據(jù)表如下:t22532444157672990010891296y6830277020565350作y與t的散點(diǎn)圖:由y與t的散點(diǎn)圖可觀察到樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)并不分布在一條直線的周
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