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文档简介
第十二章线性回归回顾概述含义、模型、基本假设、回归VS相关应用建立散点图建立回归模型：平均数法、最小二乘法检验回归模型：方差分析、假设检验（模型）
（b）检验回归效果：决定系数估计及回顾回归分析回归分析概述回归模型用来表达变量之间规律的数学模型。X：自变量/
变量；Y：对应于X的Y变量的估计值/结果变量。a：表示该直线在Y轴的截距。
b：表示该直线的斜率，即X变化时Y的变化率，表示X变化一个单位时，Y变化b个单位。又叫做Y对X的回归系数，用bY·X
或X→Y表示。Y概述线性回归基本假设线性关系假设X与Y在总体上具有线性关系，这是线性回归的最基本假设。正态性假设在回归分析中的Y服从正态分布。独立性假设12一个X对应的Y值与另一个X对应的Y值间独立。不同X产生的误差相互独立，误差与X间也相互独立。误差等分散性假设X对应的误差，除呈随机化的常态分布，其变异量也应相等，称为误差等分散性。Y回归分析回归分析基本假设基本概念如何回归回归分析回归分析回归分析回归分析SSTSSRSSE建立回归模型Y最小二乘法(1)原理误差平方和最小原理，即散点图中每一点沿Y轴方向到直线的距离(Y
Y
)的平方和最小。回归模型的检验SSTSSRSSE决定系数回归模型的有效性检验回归系数的有效性检验回归方程的应用一、点直接将确定的自变量Xi的值带入回归模型，得到相应的Yi值。二、区间当自变量X取一定的值Xi时，因变量以一定的概率为保证，Yi的可能范围。Y的区间范围约为：df=N-2概化理论D研究（决策研究）⒈目的利用G研究（概化研究）的结果数据，选择实际的测验方案。⒉指标G结果
误差指标
综合指标回顾线性回归基本假设线性关系假设X与Y在总体上具有线性关系，这是线性回归的最基本假设。正态性假设在回归分析中的Y服从正态分布。独立性假设12一个X对应的Y值与另一个X对应的Y值间独立。不同X产生的误差相互独立，误差与X间也相互独立。4.误差等分散性假设X对应的误差，除呈随机化的常态分布，其变异量也应相等，称为误差等分散性。方差分析基本假设？卡方检验基本假设？习题习题6.研究
建立了线性回归方程y=-3+4x。现有一个样本的自变量分别是3、4、3、4、6，可
因变量的平均数是(2015)A.1.75
B.2.00
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