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回归分析 从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式 对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著 利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度 回归分析与相关分析的区别 相关分析中，变量 x 变量 y 处于平等的地位；回归分析中，变量 y 称为因变量，处在被解释的地位，x 称为自变量，用于预测因变量的变化 相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量；回归分析中，因变量 y 是随机变量，自变量 x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量 相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制 相关系数 相关系数又称线性相关系数.它是衡量变量之间线性相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。 相关系数 如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。通常|r|大于0.8时，认为两个变量有很强的线性相关性 相关系数的性质 相关系数的性质 （1）相关系数可正可负； （2）相关系数的区间是[-1,1]； （3）相关系数是线性关联或线性相依的一个度量，它不能用于描述非线性关系； 偏差平方和 偏差平方和　　 单次测量值x1与测定平均值之差的平方的总和，以Q表示，Q值越大，表示测定值之间的差异越大，用偏差平方和表征差异的优点是能充分利用测度数据所提供的信息，缺点是Q随着测定值数目的增多而增大，为了克服这一缺点，用方差S2=Q/f来表征差异的大小，其中f为自由度。如一个测定结果受多个因素影响，则总偏差平方和等于实验误差与各因素（包括固定因素与随机因素）所形成的偏差平方和之总和。 残差平方和 英文：residual sum of squares[1] 概念： 为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少，统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差，把每个残差的平方后加起来 称为残差平方和，它表示随机误差的效应。 相关指数R^2 相关指数R^2表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。 R^2=1-（∑（y-y估测值）^2÷∑(y-y平均值）^2) 相关指数R^2用来刻画回归效果时，R^2越大，说明模型的拟合效果越好。 * * * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 复习回顾 1、线性回归模型： y=bx+a+e， 其中a和b为模型的未知参数，e称为随机误差。 2、数据点和它在回归直线上相应位置的差异 是随机误差的效应，称 为残差。 3、对每名女大学生计算这个差异，然后分别将所得的值平方后加起来，用数学符号表示为： 称为残差平方和，它代表了随机误差的效应。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 刻画模型拟合的精度 相关指数： R2取值越大，则残差平方和越小，即模型的拟合效果越好. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 1)确定解释变量和预报变量; 2)画出散点图; 3)确定回归方程