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文档简介

1、最小二乘估计，导入问题：在上一课中，我们学到了人的身高和右手的一拃长度之间大致存在线性关系。此线性关系可以通过多种方式表征。那么，使用什么线性关系来表征比较好呢？这是本课要讨论的问题。最小二乘估计，用什么线性关系表征更好？问题1:想法：确保这条线接近所有点(即距离最小)。最小二乘法是基于这个想法的。问题2:用什么方法画点和线的距离比较方便？将线方程式用于表示点A和线y=a bx的距离，因为比方法1更容易计算，所以方法1、点到线的距离公式、方法2、很明显，方法2可以有效地表示点A和线y=a bx的距离，并且可以表示两者之间的接近度。问题3:如何表征不同点和线的接近性？例如，您有5个取样点，接近(

2、x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)、(x4，y4)、(X5，y5)线y=a bx().(xn，yn)如果有n个样例点(x=接近a bx线的位置：)，则可以使用以下表达式指示最小线y=a bx是所需的直线：这些方法称为最小平方方法。抽象摘要：这样生成的直线方程称为线性回归方程，a，b是其系数。1，在回归直线方程中，b是回归直线方程的斜率，a是截距。b的意思可以很容易理解为增加的单位数，但实际上，x每增加一个单位就代表y的平均增加单位数。通常，在b 0时，x每增加一个单位，y就增加b个单位。如果b小于0，则x每增加一个单位，y就会减少b个单位。2，回归线必须通过通过通过点。注意事项：线性

3、回归方程式的系数：线性回归方程式：3。例句1在一所大学随机挑选8名女大学生。其身高和体重数字以下表：一名女大学生的身高为基准，预测她的体重回归方程，预测身高为172厘米的女大学生的体重。1 .散点图；2.回归方程：分析：基于身高预测体重的问题，选择身高作为参数，体重是变量。例2:上节练习列车的杯子数(y)和温度(x)与线性相关，1)求出线性回归方程，2)如果某一天的气温是- 30C，你预测当天列车能卖出的杯子数吗？列表如下：教室练习：1。如果将回归方程设置为y=3-1.2x，则变量x增加一个单位时()，A.y平均增加1.2个单位B.y平均增加1.2个单位C.y平均减少3个单位D.y平均减少3个单位，2 .在一个实验中测量的四组值为(1，2)、(2，3)、(3，4)、(4，5)，Y和x之间的回归线方程式为()

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