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文档简介

1、1.1.1 回归分析人教版选修12 1、两个变量的关系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。 思考1:相关关系与函数关系有怎样的不同?1.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. 2. 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 般的情况.练习:下面各组两变量间具相关关系的是( )正方体的体积与棱长,某农田的水稻产量与施肥量,家庭的支出与收入, 某户家庭的用电量与电价。A B C D A思考2:如何判断两个

2、变量之间是否存在线性相关关系?问题3:有时散点图的各点并不集中在一条直线的附近,仍然可以按照求回归直线方程的步骤求回归直线,显然这样的回归直线没有实际意义。在怎样的情况下求得的回归直线方程才有实际意义?即建立的线性回归模型是否合理?问题2:什么是回归分析:由数据画散点图求回归方程预报、决策散点图只是形象地描述点的分布情况,它的“线性”是否明显只能通过观察,要想把握其特征,必须进行定量的研究1.求相关系数r 如果0.75|r|1,可以认为有较强的线性相关关系。相关系数 1.计算公式2相关系数的性质(1)|r|1(2)|r|越接近于1,相关程度越强;|r|越接近于0,相关程度越弱注:b 与 r 同

3、号问题:达到怎样程度,x、y线性相关呢?它们的相关程度怎样呢?建构数学相关系数正相关;负相关通常, r-1,-0.75-负相关很强; r0.75,1正相关很强; r-0.75,-0.3-负相关一般; r0.3, 0.75正相关一般; r-0.25, 0.25-相关性较弱; 相关系数r的绝对值与1接近到什么程度才表明利用线性回归模型比较合理呢?对r进行显著性检验 相关关系的测度(相关系数取值及其意义)-1.0+1.00-0.5+0.5完全负相关无线性相关完全正相关负相关程度增加r正相关程度增加.求相关系数r的步骤:(1)计算平均数(2)计算 与 的积,求(3)计算(4)将上述有关结果代入公式,求

4、r练习2:已知变量X,Y满足下表, 求相关系数r x 1 2 3 y 1 3 8 XiYi Xi2 yi2 问题4:对于线性相关的两个变量用什么方法来刻划之间的关系呢?2、最小二乘估计最小二乘估计下的线性回归方程:.求线性回归方程的步骤:(1)计算平均数(2)计算 与 的积,求(3)计算(4)将上述有关结果代入公式,求b、a,写出回归直线方程 3、线性回归模型其中a+bx是确定性函数, 是随机误差注: 产生的主要原因: (1)所用确定性函数不恰当; (2)忽略了某些因素的影响; (3)观测误差。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:编号12345678身高/cm16

5、5165157170175165155170体重/kg4857505464614359 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解:1、选取身高为自变量x,体重为因变量y,作散点图:2、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。3、从散点图还看到,样本点散布在某一条直线的附近,而不是在一条直线上,所以不能用一次函数y=bx+a描述它们关系。随机误差e的来源(可以推广到一般):1、其它因素的影响:影响身高 y 的因素不只是体重 x,可能还包括遗传基因、饮食习惯、生长环境等

6、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 y 的观测误差。 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。思考P3产生随机误差项e的原因是什么?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计算可得r=0.798,所以可以线性相关求回归方程。函数模型与回归模型之间的差别 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。 回归直线恒过点 ,故称 为样本点的中心。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:编号12345678身高/cm165165157170175165155170体重/kg4857505464614359 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根据最小二乘法估计 和 就是未知参数a和b的最好估计,制表xi2xi yiyixi7 8 合计654321i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

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