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文档简介

10简单的线性回归分析，变量间的关系问题：年龄身高，肺活量体重，药量和动物死亡率等。依赖关系：失真变量(dependentvariable)Y随参数(independentvariable)X的变化而变化。 回归分析相互依存关系：失真量y和参数x的相互关系相互关系分析，实例，散点图，函数关系：确定。 例如圆周和半径： y=2r . 回归关系：不确定。 例如血压和年龄的关系称为直线回归(linearregression )。 目的探讨直线回归公式(linearregexpressionequation )、一、直线回归公式、公式： a :截距(intercept )、直线与y轴交点的纵轴。b :斜率、回归系数(regressioncoefficient )。 意思： x每改变单位，y平均改变b单位。 b0，y随着x的增大而增大(减少) 斜上b0，y随着x的增大而减少(减少) 斜下b=0，y是与x没有直线关系的级。 |b|越大，y的x变化越快，表示直线越陡峭。 二、回归式参数计算，最小二乘原则(leastsquaremethod ) :使从各方差点到直线的纵向距离的平方和最小化。 最少。 直线必须是“平均”点、散点图、回归参数计算的示例、三、回归系数的假设验证、b0的原因：由于采样误差，有综合回归系数=0回归关系，综合回归系数0，公式，=n-2，Sb是回归系数的标准误差，SY.X是y的馀数标准偏差减去x的影响的y (1)t检定(2)分散分析，x，y的平均差平方和的分解，几个平方和的意思，进而从式：SS的其他解法来看，(2)分散分析，4，直线回归方程式的区间推定，3 )个体的容许区间推定，95%的信赖区间和个体的容许区间图示，5， 回归方程的应用1 .预测(forecast ) (预定的x值，估计的Y)2.控制(预定的y值范围，求出x值范围)，差异：6，直线回归和相关性的差异，1 .资料：x，y遵循二变量正态分布，Y正态随机变量，x是选定变量，2 .应用：回归是某个变量值相关器只反映两个变
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