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文档简介

1、温故知新,1、回归分析方法的基本步骤（1）画出两个变量的散点图；（2）求回归直线方程；（3）用回归直线方程进行预报。,2、残差的含义,3、贡献率,新知探究,1、回归分析方法需要注意的问题,（1）回归方程只适用于我们所研究的样本的总体。（2）我们所建立的回归方程一般都有时间性。（3）样本取值的范围会影响回归方程的适用范围。（4）不能期望回归方程得到的预备值就是预报变量的精确值。,2、一般地，建立回归模型的基本步骤为：,（1）确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个是预报变量。（2）画出解释变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系（如是否存在线性关系等）。（3）由经验确定回归方程的类型（如我们

2、观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程）。,（4）按一定规则（如最小二乘法）估计回归方程中的参数。（5）得出结果分析残差图是否有异常（如个别数据对应残差过大，残差呈现不随机的规律性等）。若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等。,例题2一只红铃虫的产卵数y和温度x有关，现收集了7组观测数据列于下表中，试建立y与x之间的回归方程。,分析,（1）用指数函数曲线拟合。现在，问题变为如何估计待定参数c1和c2。我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系。令，则变换后样本点应该分布在直线的周围。这样，就可以利用线性回归模型来建立y关于x的非线性回归方程了。,（2）用二次曲线拟合。可以对温度变量做变换，即令t=x2,然后建立

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