一元線性回歸的參數(shù)估計(jì)_第1頁
一元線性回歸的參數(shù)估計(jì)_第2頁
一元線性回歸的參數(shù)估計(jì)_第3頁
一元線性回歸的參數(shù)估計(jì)_第4頁
一元線性回歸的參數(shù)估計(jì)_第5頁
已閱讀5頁,還剩18頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、第五章 回歸分析“回歸”一詞的由來回歸分析的基本概念1. 函數(shù)關(guān)系和在一個(gè)實(shí)際問題中會(huì)遇到多個(gè)變量,可將其區(qū)分為自變量和因變量. 自變量和因變量之間的關(guān)系又可分為兩類:函數(shù)關(guān)系和統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系.函數(shù)關(guān)系統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系:統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系. 統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系(Regression Analysis)回歸函數(shù)線性回歸(Linear Regression)非線性回歸(Nonlinear Regression)一元回歸(Simple Regression)多元回歸(Multiple Regression)§5.1 一元線性回歸中的參數(shù)估計(jì)一元線性回歸的數(shù)學(xué)模型與主要問題(1) 一元回歸的數(shù)學(xué)模型 一元回歸

2、模型:設(shè)是一元可控變量,是依賴于的隨機(jī)變量,二者具有相關(guān)關(guān)系,通常稱為自變量或預(yù)報(bào)變量;為因變量或響應(yīng)變量.設(shè)想的值由兩部分組成:一部分是由能夠決定的,記為;另一部分是由其它未加考慮的因素(包括隨機(jī)因素)所產(chǎn)生的影響,看作隨機(jī)誤差,記為,且有理由要求. 故有 (5.1-1)稱(5.1-1)式為對(duì)的一元回歸模型,為回歸函數(shù);其中,稱為回歸方程.一元線性回歸模型:若進(jìn)一步假定回歸函數(shù)為,且存在,則有 (5.1-2)稱(5.1-2)式為對(duì)的一元線性回歸模型,其中均為未知參數(shù),稱為回歸系數(shù),而,此時(shí)回歸方程是線性方程,稱為回歸直線.一元正態(tài)線性回歸模型:應(yīng)用中,為對(duì)回歸方程的合理性進(jìn)行檢驗(yàn),還假定,于

3、是模型(5.1-2)化為 (5.1-3)稱(5.1-3)式為對(duì)的一元正態(tài)線性回歸模型,此時(shí).為研究與之間的內(nèi)在關(guān)系,在的點(diǎn)上,做次獨(dú)立試驗(yàn),得到,于是有點(diǎn). 畫出散點(diǎn)圖,如果這個(gè)點(diǎn)(很大時(shí))分布在一條直線附近,直觀上就可認(rèn)為與的關(guān)系具有(5.1-3)式的將視為的子樣值,(5.1-3)又化為 (5.1-4)顯然此時(shí)有,且當(dāng)時(shí)相互獨(dú)立.由求出回歸系數(shù)的估計(jì)值后得到直線方程,稱為經(jīng)驗(yàn)回歸直線.圖1,圖2(2)一元線性回歸的主要問題對(duì)未知參數(shù)的估計(jì);對(duì)參數(shù)及回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn);對(duì)因變量的預(yù)測(cè)。對(duì)未知參數(shù)的估計(jì)的最小二乘估計(jì) 已知與試驗(yàn)值 ,構(gòu)造的試驗(yàn)值與理論回歸值的離差平方和 (5.1-5)以使取得最

4、小值的為的估計(jì)值,稱之為最小二乘估計(jì). 為此,令于是有關(guān)于的線性方程組 (5.1-6)(5.1-6)式的解是由容量為的子樣值得到的,只在這個(gè)點(diǎn)處的試驗(yàn)值與理論回歸值的離差平方和最小,因此,解不是的真值,只是估計(jì)值。故有 (5.1-7)其中,. (5.1-7)式稱為正規(guī)方程組解得 (5.1-8)(5.1-8)式中的稱為未知參數(shù)的最小二乘估計(jì)。于是,即:經(jīng)驗(yàn)回歸直線恒過點(diǎn).的矩估計(jì),則可用的子樣均值去估計(jì)其母體均值,即有.但,其中未知,以其最小二乘估計(jì)代替,于是的矩估計(jì)為 (5.1-9)其中稱為殘差平方和。將(5.1-8)式中的代入,得 (5.1-10)于是 (5.1-11)估計(jì)量的另一組表達(dá)式記

5、,則(5.1-8)(5.1-10)(5.1-11)式分別化為 (5.1-8) (5.1-10) (5.1-11)未知參數(shù)估計(jì)量的分布對(duì)于一元正態(tài)線性回歸模型(5.1-4)有定理5.1.1:. 即(5.1-8)式中的估計(jì)量分別是的無偏估計(jì).定理5.1.2:,且分別與相互獨(dú)立。(說明:二次型中的滿足正規(guī)方程組(5.1-7),即有2個(gè)獨(dú)立的線性約束條件,故自由度是)。,從而,即矩估計(jì)只是的一個(gè)漸近無偏估計(jì).為糾偏,令,則,即是的一個(gè)無偏估計(jì).定理5.1.3:.(由定理5.1.1、定理及分布定義可以證得)定理5.1.4:.子樣相關(guān)系數(shù)及意義為刻畫點(diǎn)之間線性關(guān)聯(lián)程度,(1)定義:即可以證得.(2)意義:

6、故越接近1時(shí),越接近0,說明線性回歸分析的效果越好;特別,當(dāng)時(shí),說明觀測(cè)點(diǎn)全部落在上。例年齡(歲)1.01.52.02.53.0平均體重 (kg)9.7510.8112.0712.8813.74又設(shè), , 且相互獨(dú)立,.(1)求的最小二乘估計(jì);(2)求殘差平方和,標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì),子樣相關(guān)系數(shù).解:先畫散點(diǎn)圖>>X=1.0 1.5 2.0 2.5 3.0;>>Y=9.75 10.81 12.07 12.88 13.74;>>plot(X,Y,'ro')(1)由于,,. 故于是經(jīng)驗(yàn)回歸直線為.可以將經(jīng)驗(yàn)回歸直線與散點(diǎn)圖畫在一起.>>ho

7、ld on>>y=7.83+2.01*X;>>plot(X,y,'b-')(2)可見這組數(shù)據(jù)下的年齡與平均體重的線性關(guān)聯(lián)程度很高。例 (P222Ex5.1)過原點(diǎn)的一元回歸的線性模型為,其中之間獨(dú)立,且. 試由用最小二乘法估計(jì);用矩法估計(jì).解: 回歸模型為,故滿足,離差平方和為求使成立的,令 其中:,. 的矩估計(jì):,則的矩估計(jì)為例 (P224Ex5.7)具有重復(fù)試驗(yàn)一元線性回歸表述如下:對(duì)做次試驗(yàn),在每一個(gè)上對(duì)作次試驗(yàn),其觀察值為,而. 一元回歸的線性模型為,且相互獨(dú)立,試求的最小二乘估計(jì)。解:,離差平方和為求使,令即亦即簡(jiǎn)記為解此正規(guī)方程組得由下表易求的值,得到經(jīng)驗(yàn)回歸直線.例5.1.4 (P224Ex5.8)對(duì)自變量和因變量都分組的情形,經(jīng)驗(yàn)回歸直線的配置方法如下:對(duì)和作次試驗(yàn),得對(duì)試驗(yàn)值,把自變量的試驗(yàn)值分成組,組中值記為,各組以組中值為代表;把因變量是試驗(yàn)值分成組,組中值記為,同樣各組以組中值為代表。若有對(duì),.試求的最小二乘估計(jì)。解:設(shè),則,離差平方和為求使,令即亦即解此正規(guī)方程組得其中:,.由下表

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論