测量平差06ppt课件

第六章回归分析，主要内容第一节回归分析的基本概念函数和相关回归分析思路第二节第一元线性回归方程的确定回归方程是方差分析和迭代测试回归线大幅测试的简单方法第三节第一元非线性回归解决方案思路回归曲线函数类型选择和测试曲线回归问题，第一节回归分析的基本概念，第一，函数和相关性， 函数关系：可以使用明确的函数关系准确地表示关系，其中一个或多个参数的数值无法准确地确定另一个原因变量的值。 相反，可以通过实验和调查来确定关系。第一节回归分析的基本概念，第二节回归分析思想，1，数据中确定变量之间的数学表达式-回归方程或经验公式；2、回归方程可靠性的统计检验；3、因素分析。第二节一元线性回归，一元线性回归：确定两个变量之间的线性关系，即直线拟合问题。第一，回归方程的确定，如散点图：20，25，30，35，40，45，50，以下列形式设置测量数据，以表示其他任何因素对阻力值的影响之和：想法：需要电阻y和x的关系，即测量数据要求，和的估计。根据测量数据，可以得到7个测量方程，与前面学的相结合，有2个未知数，如果方程数大于未知数，则适合用最小二乘法求解。第二节一元线性回归，设定结果回归方程，残差方程根据最小二乘原理得出回归系数B0和b。第5章最小二乘法矩阵形式的比较，所以第2节1元线性回归，矩阵形式的误差，比较，如果测量值的精度相同，可以计算，可计算，第2节1元线性回归，其中2，回归方程的方差分析和重要性测试，1元线性回归，问题：此回归线与y和x之间客观规则回归线的预测精度匹配，方差分析-分解n个观测值和相应算术平均值之差的平方和。从数值中区分多个影响因素。f测试方法用于大幅度测试回归方程。解决方法：第二节一元线性回归，(a)回归方程的方差分析，1，波动原因：a，自变量x值的差值；b、其他因素的影响，包括测试错误。2，方差分析，总偏差平方和(即n个观测之间的波动)，可以证明：第二节一元线性回归，S=U Q其中u-回归平方和，总变分中反映x和y的线性关系引起的y变化的部分。q-反映所有观测点到回归线的剩余误差，即其他因素对y变化的影响的剩余平方总和。第二节第一阶线性回归，(2)回归方程显著性测试-f测试方法，基本思路：方程是否在很大程度上取决于u和q的大小，u越大，q越小，y和x的线性关系就越紧密。检查统计计算f、一元线性回归、ff分布表，并根据给定显著性水平和已知自由度1和N-2测试：0.01水平上的回归非常重要。第二节一元线性回归，0.05级的重要回归。回归在0.1级很重要。回归并不重要。(c)剩余方差和剩余标准差、一阶线性回归、剩余方差：在x对y的线性影响之外测量y随机波动的特性量。残留标准差：意思：越小，回归线的精度越高。第二节第一线性回归，(4)方差分析表，第三，迭代测试情况，1，迭代测试的重要性，“回归方程很重要”:对于y，因子x的一次项表示重要影响；是否存在影响y的其他不可忽略的因素？x和y是线性的吗？并不是说这个方程很合适。为了测试回归方程的适用性，可以通过迭代实验得到误差平方和误差平方之和，然后成对测试f。设定第二节一元线性回归，2，重复回归直线的方法，1) n个试验点，每个试验点重复m次试验，将此m次试验取平均值，根据前面的方法拟合。请参阅表6-5和表6-6。2)方差分析，第二部分一元线性回归，3)方差测试，4，回归直线的简单方法，前面说明：最小二乘法(小误差，复杂计算)现在建议：分组方法，图(计算简单，精度低)，第二部分一元线性回归，第二部分可转换曲线回归为用最小二乘法求解的线性回归。可转换曲线返回多项式回归。1，确定和测试函数类型。1，解决方案构思，2，回归曲线函数类型选择和测试，1，直接判断方法，2，映射观测方法，与普通曲线比较，应确认和测试是哪种类型。3子句一元非线性回归，3，直线检查方法(参数不多的话)，a，预选回归曲线，b，c，x，y对应的Z1，Z2值，d，Z1，Z2映射到坐标，如果是直线，则指示原始选择的曲线类型是适当的，4，表差分方法(对于包含两个或多个常量的