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文檔簡介
1、回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用知識點精析一知識要點,學習目標1.如果一組具有相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)作出散點圖大致分布在一條直線附近,那么我們稱這樣的變量之間的關(guān)系為線性相關(guān)關(guān)系(也稱一元線性相關(guān)),這條直線就是回歸直線,記為2.在所求回歸直線方程中,當取時,與實際收集到的數(shù)據(jù)之間的偏差為,偏差的平方為即以 來刻畫出個點與回歸直線在整體上偏差的平方和,顯然Q取最小值時的的值就是我們所求的。應(yīng)注意,這個最小距離不是通常所指的各數(shù)據(jù)的點到直線的距離,而是各數(shù)據(jù)點沿平行y軸方向到直線的距離.y 圖1 y圖2 這就是我們所要求的公式(無特殊要求時以此公式求回歸方程中的、) 其中為樣本數(shù)據(jù),為樣本平均數(shù),稱為樣本
2、點中心,且所求線性回歸直線經(jīng)過樣本點中心點(如圖2所示) 當回歸直線斜率時,為線性正相關(guān),時為線性負相關(guān).線性回歸分析:回歸分析是對具有相關(guān)關(guān)系的兩個變量進行統(tǒng)計分析的一種常用方法前面我們給出了線性回歸方程,這里我們主要結(jié)合教材分析一元線性回歸問題1以散點圖分析線性相關(guān)關(guān)系,散點圖是較粗略地分析和判斷兩個具有相關(guān)關(guān)系的變量是否線性相關(guān)的問題,如果是線性相關(guān)的,我們可以求其線性回歸方程,如果不是線性向相關(guān)的,即使求得線性回歸方程,也是無效的;也就是說不能對一些數(shù)據(jù)進行分析判斷,不能應(yīng)用它解決和解釋一些實際問題2以相關(guān)系數(shù)分析線性相關(guān)關(guān)系的強弱兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系的樣本相關(guān)系數(shù):可衡量是否線性相
3、關(guān),以及線性相性關(guān)系的強弱由于分子與線性回歸方程中的斜率的分子一樣(這也給出了公式的內(nèi)在聯(lián)系以及公式的記法),因此,當時,兩個變量正相關(guān);當時兩個變量負相關(guān)當?shù)慕^對值接近,表明兩個變量的線性相關(guān)性很強;當?shù)慕^對值接近,表明兩個變量之間幾乎不存在線性相關(guān)關(guān)系規(guī)定當時,我們認為兩個變量有很強的線性相關(guān)關(guān)系3解釋變量與隨機誤差對預(yù)報精度的影響以及殘差分析(1)有關(guān)概念由于樣本數(shù)據(jù)點與一元線性回歸方程上的點還有一定的差距,這說明了另外的一個因素隨機誤差的影響于是有線性回歸模型圖3 y其中和為模型的未知參數(shù);稱為解釋變量,稱為預(yù)報變量;是與之間的誤差,叫隨機誤差。隨機誤差的估計值為:稱為相應(yīng)于樣本點的殘
4、差(如圖)(2)通過殘差分析判斷模型擬合效果由計算出殘差,然后選取橫坐標為編號、或解釋變量或預(yù)報變量,縱坐標為殘差作出殘差圖通過圖形分析,如果樣本點的殘差較大,就要分析樣本數(shù)據(jù)的采集是否有錯誤;另一方面,可以通過殘差點分布的水平帶狀區(qū)域的寬窄(如教材圖1.15),說明模型擬合效果,反映回歸方程的預(yù)報精度4相關(guān)指數(shù)反應(yīng)模型的擬合效果(1)變量剖析理解:總偏差平方和,表示解釋變量和隨機誤差產(chǎn)生的總的效應(yīng);殘差平方和,表示了隨機誤差效應(yīng);其差,表示了解釋變量效應(yīng)()模型擬合效果殘差平方和占總偏差平方和的百分比,反映了隨機誤差對預(yù)報變量(總效應(yīng))的貢獻率,顯然這個數(shù)值越大,模型的擬合效果越差解釋變量效
5、應(yīng)占總偏差平方和的百分比反映了解釋變量對預(yù)報變量(總效應(yīng))的貢獻率; 因此,越接近(即越接近0),表示回歸的效果越好,即解釋變量和預(yù)報變量的線性相關(guān)性越強四非線性回歸的問題轉(zhuǎn)化為線性回歸問題圖4(1)作散點圖確定曲線模型根據(jù)收集的數(shù)據(jù)作散點圖(如圖),可見兩個變量不呈線性相關(guān)關(guān)系而是分布在某一條指數(shù)函數(shù)曲線的周圍,也可以認為樣本點集中在某二次曲線的附近(2)非線性轉(zhuǎn)化為線性這時通過對數(shù)變換把指數(shù)關(guān)系變?yōu)榫€性關(guān)系;通過換元把二次函數(shù)關(guān)系變換為線性關(guān)系在這兩種情況下就可以利用線性回歸模型,建立和之間的非線性回歸方程了 (3)比較兩種模型的擬合效果對于給定的樣本點可以通過轉(zhuǎn)換后的對應(yīng)數(shù)表作散點圖來確定線性回歸的擬合情況,判斷選用哪一種曲線模型較為合適;可以通過原始數(shù)據(jù)及和之間的非線性回歸方
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