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回归分析注意问题两例一、相关性判断问题例1 炼钢是一个氧化降碳的过程,钢水含碳量的多少直接影响冶炼时间的长短,必须掌握钢水含碳量和冶炼时间的关系。如果已测得炉料融化完毕时钢水的含碳量x与冶炼时间y(从炉料融化完毕到出钢的时间)的一列数据,如下表所示:x(0.01%)104180190177147134150191204121Ymin100200210185155135170205235125(1)y与x是否具有线性相关关系?(2)如果y与x具有线性相关关系,求回归直线方程;(3)预测当钢水含碳量为160个0.01%时,应冶炼多少分钟?分析:判断两变量之间是否具有线性相关关系,要计算出相关系数r,比较r与临界值的大小,依据线性回归直线方程,对冶炼时间进行预报。解析:(1)由已知数据列成下表:i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010418019017714713415019120412110020021018515513517020523512510400360003990032745227851809025500391554794015125 于是,又,知y与x具有线性相关关系。(2)设所求的回归直线方程,则,即所求的回归直线方程为(3)当时,即大约冶炼。导评:已知x与y呈线性相关关系,就无需进行相关性检验,否则要进行相关性检验。如果两个变量不具备相关关系,或者相关关系不显著,即使求出回归方程也是毫无意义的,用其估计和预测也是不可信的。二、非线性问题例2 在试验中得到变量y与x的数据如下:x0.06670.03380.03330.02730.0225y39.442.941.043.149.2由经验知,y与之间具有线性相关关系,试求y与x之间的回归曲线方程;当时,预测的值。分析:通过换元转化为线性回归问题。解析:令,由题目所给数据可得下表所示的数据序号 1150394225155236591 2 25842966564184041110682 330041090016811230 4366431133956185761157746 5444492197136242064218448 合计15182156510156935202668976计算得,故所求回归曲线方程为,当时,。导评:非线性问题有时并不给出经验公式,此时我们可以由已知的数据画出散点图,并把散点图与已经学习过的各种函数,如幂函数、指数函数、对数函数、二次函数等作
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