本思想及其初步

本思想及其初步Tag内容描述：<p>1、1.1 回归分析的基本思想及其初步应用1.关于随机误差产生的原因分析正确的是()(1)用线性回归模型来近似真实模型所引起的误差;(2)忽略某些因素的影响所产生的误差;(3)对样本数据观测时产生的误差;(4)计算错误所产生的误差.A.(1)(2)(4) B.(1)(3)C.(2)(4) D.(1)(2)(3)【解析】选D.理解线性回归模型y=bx+a+e中随机误差e的含义是解决此问题的关键,随机误差可能由于观测工具及技术产生,也可能因忽略某些因素产生,也可以是回归模型产生,但不是计算错误.2.在两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的R2如下,其中拟合效果最好的模型是。</p><p>2、3.1 回归分析的基本思想及其初步应用回归直线方程教材必修3中学习了回归直线方程x.问题1：回归直线方程准确地反映了x，y之间的关系吗？提示：不是问题2：所有的两个相关变量都可以求回归方程吗？提示：可以，但拟合程度很差1回归分析回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法2回归直线方程方程x是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)的回归方程，其中，是待定参数，其最小二乘估计分别为：其中i，i，(，)称为样本点的中心线性回归方程中系数的含义(1)是回归直线的斜率的估计值，表示x。</p><p>3、3.2独立性检验的基本思想及其初步应用,高二数学 选修2-3 第三章 统计案例,独立性检验,本节研究的是两个分类变量的独立性检验问题。,在日常生活中，我们常常关心分类变量之间是否有关系：,例如，吸烟是否与患肺癌有关系？ 性别是否对于喜欢数学课程有影响？等等。,探究:,为了调查吸烟是否对肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9965人，得到如下结果（单位：人）,列联表,分类变量,1下面是一个22列联表：,则表中a、b的值分别为( ) A94、96 B52、50 C52、54 D54、52,C,探究:,为了调查吸烟是否对肺癌有影响，某肿瘤研究所随机地调查了9965人。</p><p>4、人教版选修12,1.2.1 独立性检验的 基本思想及其初步应用,一.有关概念,分类变量： 也称属性变量或定性变量。 如对于性别变量，共取值为男和女两种。这种变量的不同“值”表示个体所属的不同类别，像这样的变量称为分类变量。,为调查吸烟是否对患肺有影响，某种瘤研究所随机地调查了9965人，得到如下结果（单位：人）,那么吸烟是否对患肺癌有影响？,像上表这样列出的两个分量的频数表，称为列联表。,问题:,在不吸烟者中患肺癌的比重是:,在吸烟者中患肺癌的比重是:,0.54%,2.28%,问题1：判断的标准是什么？,吸烟与不吸烟，患病的可能性的大小。</p><p>5、1.1 回归分析的基本思想 及其初步应用,永昌一中 赵珊,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称为解析变量，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。</p><p>6、独立性检验的基本思想及其初步应用 对于性别变量 其取值为男和女两种 这种变量的不同 值 表示个体所属的不同类别 像这类变量称为分类变量 生活中的分类变量 是否吸烟 宗教信仰 国籍 两个分类变量之间是否有关系 为调。</p>