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求回归直线方程的三种方法 在求具有线性相关关系的两个变量之间的回归方程时,由于所给两个变量的数据较多并且量大,致使运算量大且繁杂,常常使我们望而生“畏”,望而生“烦”.如何尽快的求出回归直线方程呢?下面例析求回归直线方程的几种方法,以供参考. 例:测得某地 10 对父子身高(单位:英寸)如下: 父亲身高( x ) 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74 儿子身高( y ) 63.6 65.2 66 65.5 66.9 67.1 67.4 68.3 70.1 70 如果 x 与 y 之间具有线性相关关系,求回归直线方程;如果父亲的身高为78 英寸,试 估计儿子的身高. 分析一:对于两个变量,在确定具有线性相关关系后,可以利用“最小二乘法”来求回归方程.用“最小二乘法”求回归直线方程的关键在于正确地利用回归方程中系数公式 b? ? ?n ?i?1 ? n x y ? nx y i i x2 ? nx 2 i , a? ? y ? b?x 求出系数a,b ,这样回归方程也就建立起来了. i?1 为了使计算更加有条理,我们通过制作表格来先计算出?n x 、?n y 、?n x2 、?n y2 i i i i?1 i ?1 i ?1 i i?1 ,i in in ixxi i , i i n i n i xx i i i?1 ; 再 计 算 出 y ? 1 ?n y i?1 , x ? 1 ?n x i?1 ; 最 后 利 用 公 式 L ? ?n x y i?1 L ? ?n xy x y ? nx y ,列式计算,再利用公式计算 b? ? L xyi i L xy ;最后写出回归直线方程: i?1 xx y? ? bx ? a . 解法一:先将两个变量的数字在表中计算出来,如下表所示: 由上表可计算,x ? ? 66.8 ,y ? ? 67.01,? x y ? 44842.4 ,? x2 ? 44794 , 668 670.1 10 10 10 10 i i i ?10 y2 ? 44941.93 ,代入公式 ? ?10 x y ? nx y i i i?1 i?1 44842.4 ?10 ? 66.8 ? 67.01 79.72 i i?1 b ? i?1 ?n ? i ?1 x2 ? nx 2 i ? 44794 ?10 ? 66.82 ? 171.6 ? 0.4646 ∴ a? ? y ? b?x ? 67.01 ? 0.4646 ? 66.8 ? 35.975 因而所求得回归直线方程为: y? ? 0.4646 x ? 35.975 . 当 x ? 78 时, y? ? 0.4646 ? 7 ? 35.975 ? 72.2138 所以当父亲的身高为 78 英寸时,估计儿子的身高约为 72.2138 英寸. 1 60 63.6 3600 4044.96 3816 2 62 65.2 3844 4251.04 4042.4 3 64 66 4096 4356 4224 4 65 65.5 4225 4290.25 4257.5 5 66 66.9 4356 4475.61 4415.4 6 64 67.1 4489 4502.41 4495.7 7 68 67.4 4624 4542.76 4583.2 8 70 68.3 4900 4664.89 4781 9 72 70.1 5184 4914.01 5047.2 10 74 70 5476 4900 5180 ? 668 670.1 44794 44941.93 44842.4 序号xiyix2iy2i 序号 x i y i x2 i y2 i x y i i a,b 是回归直线方程中的系数,其中b 是回归直线的斜率,表示自变量变化1 个单位时因变量的平均变化值.在数值计算的过程中可以用计算器来帮助完成复杂的计算结果. 分析二:在求回归直线方程时,所给的数据一般较多,运算量大,我们可以借助函数型计算器来代替人工完成这复杂的数字计算,以提高运算速度. 解法二:用计算器求这个回归直线方程: 所以所求回归直线方程为: y? ? 0.4646x ? 35.977 当 x ? 78 时, y? ? 0.4646 ? 78 ? 35.977 ? 72.2158 所以当父亲的身高为 78 英寸时,估计儿子的身高约为72.2158 英寸. 评注:用函数型计算器求回归直线方程,避免了繁琐的计算,节省了时间,因而大大的提高了解题的速度. 分析三:在直角坐标系中描出数据的散点图,直观判断散点图在一条直线附近;用线性 回归方程拟合二者的关系,这一过程还可以用Excel 软件来帮助我们完成,实
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