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文档简介

1、a，1，使用线性回归的预测，a，2，使用线性回归的预测，回归分析的主要目的是根据已建立的估计回归方程进行预测或控制。预测使用参数x的值预测变量y的值。控制是根据所需的y值获取所需的x值(与预测完全相反)。此处主要针对预测方面，使用a，3，线性回归的预测，1点估计2间隔估计，a，4，点估计，a，5，点估计，1。根据参数x的给定值的回归方程，变量y的一个估计是点的估计。2.点估计值为y的平均值的点估计值y的单个值的点估计值3。在点估计条件下，平均的点估计和个别值的点估计相同，但在间隔估计中不同。a，6，平面值的点估计使用估计回归方程，为参数x的给定值x0得出变量y的平均值的一个估计值E(y0)。即

2、，平均值的点估计，a，7，星值的点估计，使用估计回归方程为参数x的给定值x0得出变量y的单个值之一的估计值。个别值的点估计，案例，a，8，区域之间的估计，a，9，区域之间的估计，根据自变量x的给定值，求出变量y的某个估计值的区间是区间估计。2.点估计值也有y的平均值的区间估计置信区间y的个别值的区间估计预测区间3。在区间估计条件下，即使相同平均值的区间估计和个别值的区间估计不同，预测区间也比置信区间宽一些。a，10，设置区域之间的估计，y的估计置信区间估计使用估计回归方程。对于参数x的指定值x0，得出变量y的估计E(y0)的估计部分。此估计部分被置信区间e (y0)在1-信任级别称为置信区间E

3、(y0)，这表示对标准差的估计，a，11，预测试区域之间的估计，y的各个值的预测间隔估计使用估计回归方程。对于参数x的给定值x0，预测间隔y0在1-信任级别被称为预测间隔y0的预测间隔y0的预测间隔，a，12，置信区间，预测间隔，回归方程，xn，y，x，预测上限，信任限制，预测下限，信任下限，数据见表1-1。问题：使用适当的模型预测2010年在校生人数。a，14，我国大学在校学生人数的修正金志洙曲线取代t=16，根据2010年高等学校在校学生人数的预测值(万人)，a，15，案例2根据特定地区的人均收入(元)和商品销售(万元)数据计算如下：计算：建立以商品销售为变量的直线回归方程，并说明回归系数

4、的意义。如果2002年的人均收入为14000元，请推算当年商品的销售额。a，16，解法：回归系数b的含义：人均收入每增加1元，商品销售额平均增加0.925万元。X=14000元，入门估计，a，17，案例3根据5名同学西方经济学的学习时间(x)和成绩(y)计算以下数据：计算：准备收购学习时间的直线回归方程(要求计算结果保留两位小数)如果一个学生的西方经济学学习时间X=10，则以95%的概率来估计西方经济学的成绩。a，18，解决方案：(1)，(2) x=10点，(置信区间估计)，a，19，检查表，因此当西方经济学的学习时间为x=10时，西方经济学的得分平均值为95%，概率为35%，置信区间：a，20，x=10点，(预测区间估计)，预测区间：因此，当西方经济学的学

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