1.1回归分析的基本思想及其初步应用.pptx_第1页
1.1回归分析的基本思想及其初步应用.pptx_第2页
1.1回归分析的基本思想及其初步应用.pptx_第3页
1.1回归分析的基本思想及其初步应用.pptx_第4页
1.1回归分析的基本思想及其初步应用.pptx_第5页
已阅读5页，还剩22页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

第一章统计案例,1.1回归分析的基本思想及其初步应用,我们知道，函数关系是一种确定性关系，而相关关系是一种非确定性关系。在此，我们规定，回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法。,回归分析,必修3中，对具有相关关系的两个变量进行研究，其步骤：1、为画散点图2、了解最小二乘法的思想3、求回归直线方程ybxa4、用回归直线方程进行预报。,下面我们通过案例，进一步学习回归分析的基本思想及其应用。,例1:从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如下表所示,求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172cm的女大学生的体重.,案例1：女大学生的身高与体重,1.作散点图,选取身高为自变量x，体重为因变量y,由散点图知道身高和体重有比较好的线性相关关系，因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。,2.求回归直线（同学们完成）,3.当x=172时，y=60.316(kg),思考：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？,通过探讨发现：体重与身高之间的关系不能用一次函数y=bx+a来严格的刻画.,探究P3：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316k吗？如果不是，你能解析一下原因吗？,我们可以用下面的线性回归模型来表示：y=bx+a+e，其中a和b为模型的未知参数，e称为随机误差。,答：身高为172cm的女大学生的体重不一定是60.316kg，但一般可以认为她的体重在60.316kg左右。,思考产生随机误差项e的原因是什么？,随机误差e的来源(可以推广到一般）：1、其它因素的影响：影响体重y的因素不只是身高x，可能还包括遗传基因、饮食习惯、生长环境等因素；2、用线性回归模型近似真实模型所引起的误差；3、身高x的观测误差。,函数模型与回归模型之间的差别,函数模型：,回归模型：,可以提供选择模型的准则,根据最小二乘法估计和就是未知参数a和b的最好估计，,所以回归方程是,所以，对于身高为172cm的女大学生，由回归方程可以预报其体重为,探究P4：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？如果不是，你能解析一下原因吗？,探究P4：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？如果不是，你能解析一下原因吗？,答：身高为172cm的女大学生的体重不一定是60.316kg，但一般可以认为她的体重在60.316kg左右。,60.136kg不是每个身高为172cm的女大学生的体重的预测值，而是所有身高为172cm的女大学生平均体重的预测值。,函数模型与回归模型之间的差别,函数模型：,回归模型：,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称为预报变量。,例题,【变式探究】,总结,对具有相关关系的两个变量进行研究，其步骤：1、
人人文库> 全部分类> 教育资料 > 中学教育

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论