回归分析课件

回归分析课件Tag内容描述：<p>1、,1,1,第五章相关和回归分析,第一节相关的意义和种类第二节相关图表和相关系数第三节一元线性回归分析第四节多元线性回归分析第五节非线性回归分析,.,2,2,相关和回归分析是研究事物的相互关系，测定它们联系的紧密程度，揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法，是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、预测和控制的重要工具。,.,3,3,本章学习目的,1.理解相关的意义、主要形式、以及相关分析的基本。</p><p>2、,1,第十二章回归分析,学习目标掌握简单线性回归模型基本原理。掌握最小平方法。掌握测定系数。了解模型假定。掌握显著性检验学会用回归方程进行估计和预测。了解残差分析。,.,2,1.P370-14.P380-202.P372-75.P388-283.P380-186.P393-35,习题,.,3,案例讨论：1.这个案例都告诉了我们哪些信息？2.通过阅读这个案例你受到哪些启发？,.,4,根据一个变量。</p><p>3、第 三 章,统计案例,1 回归分析,课前预习学案,提示： 选取身高(cm)为自变量x，体重(kg)为因变量y，作散点图如图,两个变量间的关系可分为确定性关系和__________关系，前者又称为________关系，后者又称为相关关系,1相关关系的概念,非确定性,函数,2相关系数,(2)线性相关系数r与相关关系的强弱： 当__________时，两个变量正相关； 当__________时，两个变量负相关； 当__________时，称两个变量线性不相关； r的取值在__________ 之间，_______ 值越大，变量之间的线性相关程度越高； r的绝对值越接近于_______，表示两个变量之间的线性相关。</p><p>4、3.2回归分析,1.能通过收集现实问题中两个有关联的变量的数据作出散点图,并利用散点图直观认识变量间的相关关系.2.能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.3.能通过相关性检验,了解回归分析的基本思想与方法.4.了解非线性回归问题,并能找出解决问题的一般思路.,1,2,1.回归直线方程名师点拨(1)回归直线方程只适用于所研究的样本总体.(2)建立的回归直线方程一般都有时间性,如不能用20。</p><p>5、复习:独立性检验,1.统计假设H0,若事件A与事件B独立，则 P(AB)= ,P(A)P(B),3.两个临界值,3.841与6.635,回归分析,1、两个变量的关系,不相关,相关关系,函数关系,线性相关,非线性相关,问题1：现实生活中两个变量间的关系有哪些呢？,相关关系：对于两个变量，当自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系。,复习 变量之间的两种关系,思考：相关关系与函数关系有怎样的不同？,函数关系中的两个变量间是一种确定性关系 相关关系是一种非确定性关系,函数关系是一种理想的关系模型 相关关系在现实生活中大量存在，是更一般。</p><p>6、第1部分,第三章,1,理解教材新知,把握热点考向,应用创新演练,考点一,考点二,考点三,1线性回归方程设样本点为(x1，y1)，(x2，y2)，(xn，yn)，线性回归方程为yabx.则lxx，Lxy，,Lyy，b，A.,2相关系数,1,1,越高,越低,正,负,不相关,例1某班5名学生的数学和物理成绩如下表：,(1)画出散点图；(2)求。</p><p>7、第十章 统计回归模型,10.1 牙膏的销售量,回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型,数学建模的基本方法,机理分析,测试分析,通过对数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型,不涉及回归分析的数学原理和方法,通过实例讨论如何选择不同类型的模型,对软件得到的结果进行分析，对模型进行改进,由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。,10.1 牙膏的销售量,问题,建立牙膏销售量与价格、广告投入之间的模型,预测在不同价格和广告费用下的牙膏销售量,收集了30个销。</p><p>8、第七章 回归分析,7.1 回归分析的概念 7.2 一元线性回归分析 7.3 多元线性回归分析 7.4 曲线估计 7.5 二项Logistic回归分析,回归分析的概念,寻求有关联（相关）的变量之间的关系 主要内容： 从一组样本数据出发，确定这些变量间的定量关系式 对这些关系式的可信度进行各种统计检验 从影响某一变量的诸多变量中，判断哪些变量的影响显著，哪些不显著 利用求得的关系式进行预测和控制,回归分析的模型,按是否线性分：线性回归模型和非线性回归模型 按自变量个数分：简单的一元回归，多元回归 基本的步骤：利用SPSS得到模型关系式，是否是我们。</p><p>9、1.2 回归分析,第1章 统计案例,学习目标 1.会建立线性回归模型分析两个变量间的相关关系. 2.能通过相关系数判断两个变量间的线性相关程度. 3.了解非线性回归分析.,问题导学,达标检测,题型探究,内容索引,问题导学,思考 某电脑公司有5名产品推销员，其工作年限与年推销金额数据如下表：,请问如何表示年推销金额y与工作年限x之间的相关关系？y关于x的线性回归方程是什么？,知识点一 线性回归模型,答案 画出散点图，由图可知，样本点散布在一条直线附近，因此可用回归直线表示两变量之间的相关关系.,梳理 线性回归模型 (1)随机误差 具有线性相。</p><p>10、第十一章 回归分析,11.1回归概念 11.2一元线性回归方程 11.3可线性化的回归方程,1.理解变量间的相关关系以及回归分析的主要任务,2.会用最小二乘法建立回归直线方程,一元线性回归方程的建立,回归直线方程的有效性检验,教学要求,重点,回归分析的任务是：根据试验数据取估计回归函数，讨论有关的点估计、区间估计、假设检验等问题。,特别重要的是对随机变量Y的观察值做出点预测和区间预测。,确定性关系是指变量之间的关系可以用函数关系来表达的；,11.1 回归概念,自然界和生产实践中的许多现象之间存在着 相互依赖、相互制约的关系。,一、现。</p><p>11、生物医学研究的统计方法 第10章,第 十 章 简 单 回 归 分 析,生物医学研究的统计方法 第10章,第一节 简单线形回归 第二节 线形回归的应用,主要内容,生物医学研究的统计方法 第10章,学习目标,了解回归分析的基本思想。 熟悉线性回归的基本步骤；求解回归方程中参数估计量a和b值所遵循的策略最小二乘原则。 掌握简单线性回归的基本概念；回归模型的前提假设；回归系数的含义、计算方法及假设检验。,生物医学研究的统计方法 第10章,教 学 重 点,线性回归模型的前提假设 线性回归分析的基本步骤 回归方程的解释,生物医学研究的统计方法 第10章。</p><p>12、第六章 回归分析原理,61、一元线性回归数学模型 这里所讨论的一元线性回归数学模型，是数学模型的最简单形式。当然要注意的是，这里模型讨论是在真正回归意义上来进行的，也可称之为概率意义上的线性模型。 在非确定性意义上，或概率意义上讨论问题，首先要注意一个最基本的概念或思路问题，这就是总体和样本的概念。,概率论和数理统计的基本思想和目的，就是希望通过样本所反映出来的信息来揭示总体的规律性，这种想法或思路显然存在重大的问题。但另一方面，我们也必须承认，为了寻找总体的规律或客观规律，只能通过样本来进行，因为我。</p><p>13、第七讲 多元回归分析,（主讲人：许雪剑 唐桂庆）,在许多经济问题中，一元线性回归只不过是回归分析中的一种特例，它通常是对影响某种经济现象的许多因素进行了简化考虑的结果。 若某公司管理人员要预测来年该公司的销售额y时，研究认为影响销售额的因素不只是广告宣传费x1,还有个人可支配收入x2,价格x3,研究与发展费用x4,各种投资x5,销售费用x6. 因此我们需要进一步讨论多元回归问题。,第一节 多元线性回归 第二节 可化为多元线性回归的问题 第三节 自变量的选择与逐步回归,第一节 多元线性回归,多元线性回归模型一般形式 其中， ，是p+1。</p><p>14、第2章 一元线性回归模型,模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布 的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测(*) 案例分析 相关系数 EViews操作,第2章 一元线性回归模型,1. 模型的建立及其假定条件 一元线性回归模型,yt = 0 + 1 xt + ut,回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容，（1）非重要解释变量的省略，（2）人的随机行为，（3）数学模型形式欠妥，（4）归并误差（粮食的归并）（5）测量误差等。 回归模型存在两个特点。 （1。</p><p>15、第4讲 线性回归分析,2012年9月,城市规划数据分析方法,有趣的发现,英国著名的统计学家F.Galton及其弟子K.Pearson, 研究了1078对夫妇及其一个成年儿子的身高关系。他们以儿子身高作为纵坐标、夫妇平均身高为横坐标作散点图，结果发现二者的关系近似于一条直线。 经计算得到了如下方程：,由此方程可以看到 ：夫妇平均身高增加或减少一个单位，儿子的身高只增加或减少 0.516个单位。也就是说，子代的身高就不像父辈身高那样分化 ，而是逐渐向平均身高回归 。Galton引进“回归”（regression)一词来表达这种变化关系。不过后来人们研究其它变量。</p>