人教版·选修1–2§1.1.1回归分析.pptVIP

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2017-05-04 发布于北京
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人教版·选修1–2§1.1.1回归分析.ppt

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人教版·选修1–2§1.1.1回归分析

§1.1.1 回归分析;1、两个变量的关系; 思考1：相关关系与函数关系有怎样的不同？;思考2：如何判断两个变量之间是否存在线性相关关系？;问题3：有时散点图的各点并不集中在一条直线的附近，仍然可以按照求回归直线方程的步骤求回归直线，显然这样的回归直线没有实际意义。在怎样的情况下求得的回归直线方程才有实际意义？;散点图只是形象地描述点的分布情况，它的“线性”是否明显只能通过观察，要想把握其特征，必须进行定量的研究．;相关系数;相关系数;相关关系的测度（相关系数取值及其意义）;①.求相关系数r的步骤： (1)计算平均数 (2)计算与的积,求 (3)计算 (4)将上述有关结果代入公式，求r;②练习2：已知变量X,Y满足下表，求相关系数r;问题4：对于线性相关的两个变量用什么方法来刻划之间的关系呢？;②.求线性回归方程的步骤： (1)计算??均数 (2)计算与的积,求 (3)计算 (4)将上述有关结果代入公式，求b、a，写出回归直线方程． ;3、线性回归模型;例1 从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如下表所示：;随机误差e的来源(可以推广到一般）： 1、其它因素的影响：影响身高 y 的因素不只是体重 x，可能还包括遗传基因、饮食习惯、生长环境等因素； 2、用线性回归模型近似真实模型所引起的误差； 3、身高 y 的观测误差。;函数模型与回归模型之间的差别;函数模型与回归模型之间的差别;例1 从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如下表所示：;所以回归方程是