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吴川一中1.1回归分析的基本思想及其初步应用2014.2.20
第一章 统计案例;问题1：正方形的面积y与正方形的边长x之间 的函数关系是;自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系。;思考：相关关系与函数关系有怎样的不同？;2、现实生活中存在着大量的相关关系。 如：人的身高与年龄； 产品的成本与生产数量； 商品的销售额与广告费。等等;3、对两个变量进行的线性分析叫做线性回归分析。;某产品广告费支出x与销售额y（单位：百万元）之间有如下关系：;求样本数据的线性回归方程，可按下列步骤进行：;某产品广告费支出x与销售额y（单位：百万元）之间有如下关系：;;;;;思考 产生随机误差项e的原因是什么？;所以回归方程是;探究P4： 身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？如果不是，你能解释一下原因吗？;函数模型与回归模型之间的差别;59;作业:某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如表所示数据:;例如，编号为6的女大学生，计算随机误差的效应（残差）为：; 数学上，把每个观测值减去总的平均 值的平方加起来，即用;; 如果某组数据可能采取几种不同回归方程进行回归分析，则可以通过比较R2的值来做出选择，即选取R2较大的模型作为这组数据的模型。;作业:某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如表所示数据:; 在研究两个变量间的关系时，首先要根据散点图来粗略判断它们是否线性相关，是否可以用回归模型来拟合数据。;编号;残差图的制作及作用。 坐标纵轴为残差变量，横轴可以有不同的选择； 若模型选择的正确，残差图中的点应该分布在以横轴为心的带形区域； 对于远离横轴的点，要特别注意。;用身高预报体重时，需要注意下列问题：;一般地，建立回归模型的基本步骤为：;;
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