1.2回归分析课件.pptVIP

1. 2 回归分析;;分析：从散点图可以直观地看出变量x与Y之间有无线性相关关系，为此把这8对数据在平面直角坐标系中，得到平面上8个点. 由图可以看出，x与Y之间有近似的线性相关关系，或者说，可以用一个回归直线方程 来反映这种关系，这些是我们在必修3中学过的知识。 ;最小二乘法: ;利越臃橱珐踪裙滔膳与乙欢诽朋氛查类涪荐贵蹦统微载支身贷唆酸瓷痰蛙1.2回归分析课件1.2回归分析课件;;解：（1）由上面的分析，可采用列表的方法计算a与回归系数b，;Y对于x的回归直线方程为;（二）线性回归相关关系的检验;分析：把这10对数据画出散点图如图所示：; 因为我们并不要求把点标得十分准确，只要能看出这些点大致分布在某条直线附近就可以了。麻烦在于有时很难说这些点是不是分布在某条直线附近，如下图中的两个散点图，都很难下判断，右边那个图散布的那些点更像在一条曲线附近。;此外，假如不考虑散点图，按照例1给出的计算a与回归系数b的公式，我们可以根据一组成对的数据，求出一个回归直线方程。但它能不能反映这组成对数据的变化规律？如不能，这又有多少实际意义呢？; 对于变量x与Y随机抽到的n对数据(x1，y1)，(x2，y2)，……，(xn，yn)，检验统计量是样本相关系数 ;检验的步骤如下： ;解：由以上分析，先对x与Y作相关性检验。;所以 ;回归系数0.78反映出当母亲身高每增加1cm时女儿身高平均增加0.78cm。 可以解释为女儿身高不受母亲身高变化影响的部分。;例3．以下是收集到的新房屋的销售价格y和房屋的大小x的数据：; 解：(1) 数据的散点图见右图; （3） y与x的相关系数 ;练 习 题;2．回归直线方程 =a＋bx必定过点（ ）;3．下列说法中正确的是（ ） A．任何两个变量都具有相关关系 B．人的知识与其年龄具有相关关系 C．散点图中的各点是分散的没有规律 D．根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的;4．若用水量x与某种产品的产量y的回归直线方程是 =2x＋1250，若用水量为 50kg时，预计的某种产品的产量是（ ） A．1350 kg B．大于 1350 kg C．小于1350kg D．以上都不对;5．若变量y与x之间的相关系数r=－0.9362，查表得到相关系数临界值r0.05=0.8013，则变量y与x之间（ ） A．不具有线性相关关系 B．具有线性相关关系 C．它们的线性关系还要进一步确定 D．不确定