第4节 高等教育几何函数 回归分析
高考回归方程的知识点
高考回归方程的知识点高考是每个学生都经历的重要考试，它对于一个学生的未来起着决定性的作用。
而高考数学中的回归方程是一个比较重要的知识点，它不仅在数学中有着广泛的应用，而且在实际生活中也有着很多的应用价值。
下面我们就来详细了解一下高考回归方程的知识点。
1. 回归方程的概念回归方程是一种用于揭示自变量与因变量之间关系的数学模型。
在数学中，通常用直线或曲线来表示回归方程。
回归分析主要用于统计数据的分析和预测。
通过回归方程，我们可以根据已有的数据来预测未知的数据。
2. 简单线性回归方程简单线性回归方程是回归方程中最简单的一种形式。
它表示两个变量之间的线性关系。
简单线性回归方程的一般形式为：y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a和b是常数。
a代表的是变量y随着变量x的变化而变化的速率，b代表的是y在x=0时的值。
3. 多元线性回归方程多元线性回归方程是回归方程中常用的一种形式。
它表示多个自变量与因变量之间的线性关系。
多元线性回归方程的一般形式为：y =a₁x₁ + a₂x₂ + ... + anxn + b，其中y是因变量，x₁、x₂、...、xn是自变量，a₁、a₂、...、an和b是常数。
多元线性回归方程可以用来分析多个自变量对于因变量的影响程度。
4. 回归方程的确定系数确定系数是用来衡量回归方程对于实际数据拟合程度的指标。
它的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归方程对数据的拟合程度越好。
确定系数的计算公式为：R² = 1 - (SSE/SST)，其中SSE表示残差平方和，SST表示总平方和。
通过计算确定系数，我们可以评估回归方程的质量，并对预测结果进行准确性评估。
5. 回归方程在实际生活中的应用回归方程在实际生活中有着广泛的应用。
例如，在经济学中，可以使用回归方程来分析商品价格与供需关系，从而预测价格变动趋势；在医学研究中，可以使用回归方程分析药物剂量与疗效之间的关系，从而确定最佳剂量；在市场营销中，可以使用回归方程来分析消费者行为与销售量之间的关系，从而制定合理的市场营销策略。
高三数学回归分析知识点
高三数学回归分析知识点回归分析是数学中一种重要的数据分析方法，主要用于研究变量之间的关系以及预测未来的趋势。
它在高三数学中也是一个重要的知识点。
本文将介绍高三数学回归分析的基本概念、方法和应用。
一、回归分析的基本概念回归分析是通过对一组相关变量的观测数据进行统计分析，建立一个数学模型，从而揭示变量之间的关系和规律。
在回归分析中，通常将一个或多个自变量与一个因变量进行关联，通过构建回归方程来描述这种关系。
回归分析可以帮助我们理解和预测变量之间的相互作用。
二、回归分析的方法1. 简单线性回归分析简单线性回归分析是回归分析的最基本形式，它研究两个变量之间的关系。
在简单线性回归中，假设自变量和因变量之间存在一个线性关系。
通过最小化残差平方和来确定最佳拟合直线，从而建立回归方程。
2. 多元线性回归分析多元线性回归分析是简单线性回归的扩展，它研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
在多元线性回归中，需要选择合适的自变量，并进行变量筛选和模型检验，以建立具有良好拟合度和预测能力的回归方程。
3. 非线性回归分析非线性回归分析是在回归分析的基础上，考虑变量之间的非线性关系。
它通常通过将自变量进行变换或引入非线性项来拟合数据。
非线性回归可以更好地适应非线性数据的变化，提高模型的拟合度。
三、回归分析的应用1. 预测分析回归分析在预测分析中有着广泛的应用。
通过建立回归模型，我们可以根据已有的数据来预测未来的趋势和结果。
这在金融、经济学、市场营销等领域都有重要的应用价值。
2. 产品开发和优化回归分析可以用于产品开发和优化过程中。
通过分析自变量与因变量之间的关系，可以确定对于产品性能的重要影响因素，从而改进产品的设计和质量。
3. 策略制定在管理和决策层面，回归分析可以帮助制定策略和决策。
通过分析不同变量之间的关系，可以找到最佳决策方案，并预测其效果。
四、总结高三数学回归分析是一门重要的知识点，它可以帮助我们理解和分析变量之间的关系，并应用于实际问题的解决。
回归分析课程设计
回归分析课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握回归分析的基本概念、原理和方法，能够运用回归分析解决实际问题。
具体来说，知识目标包括：了解回归分析的定义、原理和应用；掌握一元线性回归和多元线性回归的分析方法；理解回归模型的评估和优化。
技能目标包括：能够使用统计软件进行回归分析；能够解释和分析回归结果；能够根据实际问题选择合适的回归模型。
情感态度价值观目标包括：培养学生的数据分析能力和科学思维；激发学生对回归分析的兴趣和好奇心；培养学生的团队合作意识和问题解决能力。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括回归分析的基本概念、原理和方法。
具体来说，教学大纲如下：1.回归分析的定义和原理–介绍回归分析的定义和基本原理–解释一元线性回归和多元线性回归的概念2.回归模型的建立和评估–介绍回归模型的建立方法和步骤–讲解如何评估和优化回归模型3.回归分析的应用–介绍回归分析在实际问题中的应用案例–引导学生运用回归分析解决实际问题三、教学方法为了达到本节课的教学目标，将采用多种教学方法进行教学。
具体包括：1.讲授法：通过讲解回归分析的基本概念、原理和方法，使学生掌握相关知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解回归分析在实际问题中的应用。
3.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的团队合作意识和问题解决能力。
4.实验法：引导学生使用统计软件进行回归分析，提高学生的实践操作能力。
四、教学资源为了支持本节课的教学内容和教学方法的实施，将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的统计学教材，作为学生学习的基础资料。
2.参考书：推荐学生阅读相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系。
3.多媒体资料：制作精美的PPT，展示回归分析的原理、方法和应用案例。
4.实验设备：准备计算机、统计软件等实验设备，方便学生进行实际操作。
五、教学评估本节课的评估方式将采用多元化、全过程的评价体系，以全面、客观、公正地评估学生的学习成果。
回归分析法概念及原理
回归分析法概念及原理回归分析法概念及原理回归分析定义：利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。
分类：1.根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析；多元回归分析；2. 根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析；非线性回归分析；几点说明：1.通常情况下，线性回归分析是回归分析法中最基本的方法，当遇到非线性回归分析时，可以借助数学手段将其化为线性回归；因此，主要研究线性回归问题，一点线性回归问题得到解决，非线性回归也就迎刃而解了，例如，取对数使得乘法变成加法等；当然，有些非线性回归也可以直接进行，如多项式回归等；2.在社会经济现象中，很难确定因变量和自变量之间的关系，它们大多是随机性的，只有通过大量统计观察才能找出其中的规律。
随机分析是利用统计学原理来描述随机变量相关关系的一种方法；3.由回归分析法的定义知道，回归分析可以简单的理解为信息分析与预测。
信息即统计数据，分析即对信息进行数学处理，预测就是加以外推，也就是适当扩大已有自变量取值范围，并承认该回归方程在该扩大的定义域内成立，然后就可以在该定义域上取值进行“未来预测”。
当然，还可以对回归方程进行有效控制；4.相关关系可以分为确定关系和不确定关系。
但是不论是确定关系或者不确定关系，只要有相关关系，都可以选择一适当的数学关系式，用以说明一个或几个变量变动时，另一变量或几个变量平均变动的情况。
回归分析主要解决的问题：回归分析主要解决方面的问题；1.确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；2.根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。
回归模型：回归分析步骤：1. 根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；2. 求出合理的回归系数；3. 进行相关性检验，确定相关系数；4. 在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间；回归分析的有效性和注意事项：有效性：用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。
概率论--回归分析
是有 EY= f(X) ，所以能够用f(X) 作为Y旳近似。
当X为随机变量时， 求Y对X旳条件期望，也有 E(Y|X)= f(X)
记
y=f(x)
则称 y=f(x) 为 Y对X旳回归方程
1、 f(x) 称为回归函数
2、随机误差 e 旳方差D e是回归模型旳主要参数， D e旳大小反应了f(X) 对Y 旳近似程度：
(3)所求回归直线为 yˆ ˆ0 ˆ1x
3、求最小二乘估计旳环节
(1)依所知数据求出
X
1 n
n
X
i 1
i
Y
1 n
n
Yi
i 1
L XX
n
(Xi
X )2
n
X
2 i
nX
2
i 1
i 1
n
n
n
LXY (X i X )(Yi Y ) (X i X )Yi X iYi nXY
i 1
i 1
i 1
Y= f(X1 ， X2 ， , Xp ) + e ，其中E e = 0
则称为多元回归模型
注：线性回归模型是在应用上最主要且在理论上发展最完善 旳回归模型
一、一元线性回归模型：
1、理论模型：是指回归模型 Y= f(X)+e 中旳 f(X) 为线性函数，
即有
Y= β0+ β1 X+e
E e = 0 ，0 D e = σ2
可用R来检验X 与Y旳线性有关性。
给当定e~检N验(0水,σ2平),且，e1 选，用e2，统…计e量n相互F 独 立( n时1，2R)当2R假2 设H0 :β0=0 成
立时，F~F(1,n-2)
假设H0 :β0=0 旳拒绝域为： P( P r ( n 2 ))
回归分析教案高中数学
回归分析教案高中数学
教学目标：通过本节课的学习，学生能够掌握回归分析的基本概念、原理和应用方法，具备运用回归分析解决实际问题的能力。
教学重点：回归分析的基本概念、原理和应用方法。
教学难点：如何运用回归分析方法解决实际问题。
教学准备：
1. 教师准备课件、教材、笔记等教学资源；
2. 学生准备纸笔、计算器等学习工具。
教学过程：
一、导入
教师通过引入生活实例，引发学生的思考，如“某家电公司想要了解销售额与广告投入的关系，该如何进行分析？”引导学生思考回归分析的重要性。
二、讲解回归分析的基本概念
1. 简要介绍回归分析的定义和应用背景；
2. 讲解简单线性回归和多元线性回归的基本原理；
3. 分析回归方程、残差、相关系数等重要概念；
4. 演示如何通过回归分析来确定自变量与因变量之间的关系。
三、案例分析
教师给出一个实际案例，让学生在小组中进行讨论和分析，探讨如何利用回归分析方法解决问题，并展示实际操作过程。
四、练习与提问
1. 给学生一些练习题，让他们独立思考并解答；
2. 提问学生对回归分析的理解和掌握程度，并解答学生提出的问题。
五、总结与展望
1. 总结本节课的重点内容和要点；
2. 展望回归分析的应用领域及未来发展。
3. 帮助学生理清知识点，回答问题，加深印象。
教学反思：本节课主要围绕回归分析的基本概念展开讲解，并通过案例分析和练习加深学生对知识的理解，但在未来的教学中，可以加强实践操作环节，提高学生的应用能力和解决问题的能力。
高中数学知识点精讲精析 回归分析
1.1 回归分析
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
同一生产面积上单位产品的成本与产量间近似满足双曲线型关系：，试利用下
列资料求出对的回归曲线方程。
【解析】
令
，则
=6，所需计算列表如下：
1
0y x ββ=+
y x 1
t x =
01y t ββ=+n
从而
6
6
2211110.4995 1.6480.0468
66tt i i i i S t t ==⎛⎫
=-=-⨯= ⎪⎝⎭∑∑6
661
1116ty i i i i i i i S t y t y ===⎛⎫⎛⎫
=- ⎪⎪
⎝⎭⎝⎭∑∑∑1
30.764 1.648111.30.1936
6=-⨯⨯=1
6601110.1936
ˆ 4.13680.0468
11ˆˆ66ty tt
i i i i S S y t βββ====
=⎛⎫=- ⎪⎝⎭∑∑11
111.3 1.6480.861218.31
66=⨯-⨯⨯=4.1368
ˆ18.3135y
x =+。
回归分析知识点总结
回归分析知识点总结一、回归分析的基本概念1.1 回归分析的概念回归分析是一种通过数学模型建立自变量与因变量之间关系的方法。
该方法可以用来预测数据、解释变量之间的关系以及发现隐藏的模式。
1.2 回归分析的类型回归分析主要可以分为线性回归和非线性回归两种类型。
线性回归是指因变量和自变量之间的关系是线性的，而非线性回归则是指因变量和自变量之间的关系是非线性的。
1.3 回归分析的应用回归分析广泛应用于各个领域，例如经济学、金融学、生物学、医学等。
在实际应用中，回归分析可以用于市场预测、风险管理、医疗诊断、环境监测等方面。
二、回归分析的基本假设2.1 线性关系假设线性回归分析假设因变量和自变量之间的关系是线性的，即因变量的变化是由自变量的变化引起的。
2.2 正态分布假设回归分析假设误差项服从正态分布，即残差在各个预测点上是独立同分布的。
2.3 同方差假设回归分析假设误差项的方差是恒定的，即误差项的方差在不同的自变量取值上是相同的。
2.4 独立性假设回归分析假设自变量和误差项之间是独立的，即自变量的变化不受误差项的影响。
三、回归分析的模型建立3.1 简单线性回归模型简单线性回归模型是最基础的回归分析模型，它只包含一个自变量和一个因变量，并且自变量与因变量之间的关系是线性的。
3.2 多元线性回归模型多元线性回归模型包含多个自变量和一个因变量，它可以更好地描述多个因素对因变量的影响。
3.3 非线性回归模型当因变量和自变量之间的关系不是线性的时候，可以使用非线性回归模型对其进行建模。
非线性回归模型可以更好地捕捉因变量和自变量之间的复杂关系。
四、回归分析的模型诊断4.1 线性回归模型的拟合优度拟合优度是评价线性回归模型预测能力的指标，它可以用来衡量模型对数据的拟合程度。
4.2 回归系数的显著性检验在回归分析中，通常需要对回归系数进行显著性检验，以确定自变量对因变量的影响是否显著。
4.3 多重共线性检验多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，这可能导致回归系数估计不准确。
高中数学回归分析教案
高中数学回归分析教案一、教学目标：1. 了解回归分析的概念和基本原理；2. 掌握最小二乘法求解回归方程的方法；3. 能够应用回归分析解决实际问题；4. 培养学生分析问题和解决问题的能力。
二、教学内容：1. 回归分析的概念和基本原理；2. 最小二乘法求解回归方程的方法；3. 简单线性回归分析；4. 多元线性回归分析；三、教学重点和难点：1. 重点：最小二乘法求解回归方程的方法；2. 难点：多元线性回归分析。
四、教学过程：第一节：回归分析的概念和基本原理1. 引入回归分析的概念和应用背景；2. 讲解回归分析的基本原理和作用；3. 给出回归分析的基本定义和公式；4. 分析回归分析在实际生活中的应用。
第二节：最小二乘法求解回归方程的方法1. 讲解最小二乘法的概念和原理；2. 推导最小二乘法求解回归方程的公式；3. 基于实例演示最小二乘法求解回归方程的步骤；4. 练习求解回归方程的题目。
第三节：简单线性回归分析1. 介绍简单线性回归的概念和特点；2. 解释如何进行简单线性回归分析；3. 演示简单线性回归分析的计算步骤；4. 练习简单线性回归分析的题目。
第四节：多元线性回归分析1. 介绍多元线性回归的概念和特点；2. 解释如何进行多元线性回归分析；3. 演示多元线性回归分析的计算步骤；4. 练习多元线性回归分析的题目。
五、教学方法：1. 讲授相结合；2. 案例分析；3. 互动讨论；4. 练习与实践。
六、教学资源：1. 课本资料；2. PowerPoint教学课件；3. 实例数据。
七、教学评估：1. 课后作业；2. 期中测试；3. 期末考试。
八、教学反思：1. 辅导学生解决实际问题的能力；2. 创设多种教学方法提高教学效果；3. 关注学生的学习情况，及时调整教学节奏。
以上为高中数学回归分析教案范本，希朐对您有所帮助。
高一数学必修四线性回归分析知识点(word文档)
高一数学必修四线性回归分析知识点【一】重点难点讲解：1.回归分析：就是对具有相关关系的两个变量之间的关系形式进行测定，确定一个相关的数学表达式，以便进行估计预测的统计分析方法。
根据回归分析方法得出的数学表达式称为回归方程，它可能是直线，也可能是曲线。
2.线性回归方程设x与y是具有相关关系的两个变量，且相应于n组观测值的n 个点(xi,yi)(i=1,......,n)大致分布在一条直线的附近，则回归直线的方程为。
其中。
3.线性相关性检验线性相关性检验是一种假设检验，它给出了一个具体检验y与x 之间线性相关与否的办法。
①在课本附表3中查出与显著性水平0.05与自由度n-2(n为观测值组数)相应的相关系数临界值r0.05。
②由公式，计算r的值。
③检验所得结果如果|r|≤r0.05，可以认为y与x之间的线性相关关系不显著，接受统计假设。
如果|r|>r0.05，可以认为y与x之间不具有线性相关关系的假设是不成立的，即y与x之间具有线性相关关系。
典型例题讲解：例1.从某班50名学生中随机抽取10名，测得其数学考试成绩与物理考试成绩资料如表：序号12345678910数学成绩54666876788285879094，物理成绩61806286847685828896试建立该10名学生的物理成绩对数学成绩的线性回归模型。
解：设数学成绩为x，物理成绩为，则可设所求线性回归模型为，计算，代入公式得∴所求线性回归模型为=0.74x+22.28。
说明：将自变量x的值分别代入上述回归模型中，即可得到相应的因变量的估计值，由回归模型知：数学成绩每增加1分，物理成绩平均增加0.74分。
大家可以在老师的帮助下对自己班的数学、化学成绩进行分析。
例2.假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)，有如下的统计资料：x23456y2.23.85.56.57.0若由资料可知y对x成线性相关关系。
试求：(1)线性回归方程;(2)估计使用年限为10年时，维修费用是多少?分析：本题为了降低难度，告诉了y与x间成线性相关关系，目的是训练公式的使用。
高中数学 北师大选修4-4 1.1《回归分析》课时2 课件
观察它们之间的关系．
100 50
0
20 22 24 26 28 30 32 34 36 温度
（1）是否存在线性关系？
图1.1 4
非线性关系
（2）散点图具有哪种函数特征？
指数函数、二次函数、三次函数
（3）以指数函数模型为例，如何设模型函数？
非线性回归模型
设指数函数曲线 y c1其ec中2x 和 c是1 待c定2 参数。 现在问题变为如何估计待定参数 c和1 ？c2 我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系 令 z ln y 则变换后样本点分布在直线的周围。 z bx a(a lnc1,b c2 ) 这样就可以利用线性回归模型来建立z与 x回归模型， 进而找到y与x的非线性回归方程 。
xi x yi y
i1
xiyi nx y
i1
.
n
2n
2
xi x yi y
(
n
x
2 i
n
x
2
)(
n
yi2
Hale Waihona Puke n2y)
i1
i1
i1
i1
（7）相关系数r与R2 (1)R2是相关系数的平方,其变化范围为[0,1],而相关系 数的变化范围为[-1,1]. (2)相关系数可较好地反映变量的相关性及正相关或负 相关,而R2反映了回归模型拟合数据的效果. (3)当|r|接近于1时说明两变量的相关性较强,当|r|接 近于0时说明两变量的相关性较弱,而当R2接近于1时,说 明线性回归方程的拟合效果较好.
表 1-5 是 红 铃 虫 的 产 卵 数 和 对 应 的 温 度 的 平 方 ， 图 1.1-6是相应的散点图.
表1 5
t 441 529 625 729 841 1024 1225 y 7 11 21 24 66 115 325
回归函数的定义
回归函数的定义回归函数是统计学中的一个基础概念，广泛应用于各个领域，如经济学、工程学、医学等等。
本文将详细阐述回归函数的定义，特点及其应用。
回归函数是一种通过观测数据找出变量之间关系的统计工具。
在统计学中，回归分析的目标是确定一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。
在一次典型的回归分析中，研究人员收集数据，然后用回归函数分析这些数据，以确定因变量和自变量之间的关系。
该关系可用一条线或平面等函数形式表示，使得我们可以利用该函数对未知自变量的取值进行预测和估计。
回归函数的一般形式为：y=f(x)+εy为因变量，x为自变量，f(x)为函数，ε为误差项，表示因变量与自变量之间的差异。
回归函数可以使用不同的方法来估计，例如最小二乘法等。
通常，回归函数的目标是最小化误差项ε。
1. 易于理解和应用。
回归函数是一种比较简单的统计工具，易于掌握和应用。
它可以帮助人们理解因变量和自变量之间的关系，以及预测未来的结果。
2. 适用范围广。
回归函数可以适用于许多不同的学科和领域，如经济学、医学、心理学等等。
3. 有效性高。
回归函数可以提供比其他统计方法更准确的预测结果。
4. 可解释性强。
回归函数可以帮助人们了解因变量和自变量之间的关系，以及各个变量的影响因素。
5. 假设条件要求较高。
回归函数的应用需要满足一定假设条件，如线性关系、常数方差和无自相关等要求。
因此在应用时需要谨慎选择变量和检验假设条件。
1. 预测和估计。
回归函数可以通过已知的自变量来预测因变量的值。
我们可以用回归函数来预测一个人的收入、体重、房价或者销售额等。
2. 相关性分析。
回归函数可以用来确定自变量和因变量之间的关系及其程度。
经济学家可以使用回归函数来确定利率、通货膨胀率和失业率之间的关系。
3. 研究影响因素。
回归函数可以用来分析自变量对因变量的影响因素。
医生可以使用回归函数来分析患者的健康状况，找到影响健康的因素。
4. 数据挖掘。
回归函数可以用来挖掘数据中的潜在关系，了解数据背后的含义。
高中数学回归分析
施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45 水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455
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1、定义： 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。
注
1）：相关关系是一种不确定性关系；
2）： 对具有相关关系的两个变量进行 统计分析的方法叫回归分析。
i1
n
n
R 2i 1(yi n y)(2 y i i 1 y( )2 yiy ˆi)2总 偏 差 总 平 偏 方 差 和 平 残 方 差 和 平 方 和 总 回 偏 归 差 平 平 方 方 和 和
i 1
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我们可以用相关指数R2来刻画回归的效果，其计算公式是
n
R2
误差的组合效应。
54.5kg
用这种方法可以对所有预报变量计算组合效应。
数学上，把每个效应（观测值减去总的平均值）的平方加起来，即用
n
( y i y ) 2 表示总的效应，称为总偏差平方和。
i1
在例1中，总偏差平方和为354。
现在您浏览到是十二页，共二十二页。
由于解释变量和随机误差的总效应（总偏差平方和）为354，而随机误差的效应 为128.361，所以解释变量的效应为
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案例1：女大学生的身高与体重
探究： 身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？如果 不是，你能解析一下原因吗？
从散点图还看到，样本点散布在某 一条直线的附近，而不是在一条直 线上，所以不能用一次函数y=bx+a 描述它们关系。
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
0509-回归分析
时著
为性
0
水 平
05
）
F > F1-α（k，n-k-1）时拒绝 H0，F 越大，说明回归方程越显著；
与 F 对应的概率 p 时拒绝 H0，回归模型成立.
例1 测16名成年女子的身高与腿长所得数据如下：
身高 腿长
143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164 88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102
2、回归分析及检验：[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)
得结果：b =
bint =
-16.0730
-33.7071 1.5612
0.7194
0.6047 0.8340
stats =0.9282 180.9531 0.0000
即 ˆ0 16.073, ˆ1 0.7194 ； ˆ0 的置信区间为[-33.7017，1.5612], ˆ1 的置信区间为
（2）一元多项式回归命令：polytool（x，y，m）
此命令产生一个交互式画面，画面中有拟合曲线和y的置信区 间.通过左下方“Export…”菜单, 可以输出回归系数等.
多项式回归
（一）一元多项式回归 y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1
2、预测和预测误差估计：
使用次数
2 3 4 5 6 7 8 9
增大容积
6.42 8.20 9.58 9.50 9.70 10.00 9.93 9.99
使用次数
10 11 12 13 14 15 16
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则 a , b 的估计值可写成
L xy ˆ b L xx ˆ a y bx ˆ
y
于是得到回归直线方程为：
.
ˆ y a bˆ x ,
ˆ y y b(x x)
以下求例1的线性回归方程. 由数据可得
7
7
n7
7
i 1
x i 1 68
7
x 24
7 2
y1 y2 y 7
a b x1 a bx
2
1 2
a b x7
7
即
ˆ ˆ a , b 必须使 为求式中 a , b 的估计值
s 1 2 7 最小,记
2 2 2 2
7
L (a, b)
i 1
[ y i ( a bx i )]
2
s
2
利用二元函数求最值的方法，求偏导 得
L 2 ( y i a bx i ) 0 , a i 1 7 L 2 ( y i a bx i ) x i 0 , b i 1
.
这样就可以把试验结果y看成是由两部分 叠加而成的，一部分是由x的线性函数引起 的.记为a+bx，另一部分是由随机因素引起 的, 记为ε，即: y a bx (其中
则
y ~ N ( a bx , ),
2
~ N (0, )
2
其中未知参数 a , b 及
2
都不依赖于x.上式称为一元线性回归模型.
“缩醛化度”y来衡量，这个指标越高，耐热水 性能也越好，而甲醛浓度是影响缩醛化度的重 要因素. 在生产中常用甲醛浓度x（克/升）去 控制这一指标，为此必须找出它们之间的关系， 现安排了一批试验，获得如下数据：
甲醛浓度x（克/升） 18 20 22 缩醛化度y（克/升） 26.86 28.35 28.75
ˆ ˆ 若求出 a , b 的估计值 a , b
ˆ ˆ y a bx
则方程
它称为 y 关于的 x 线性回归方程或回归方程
其图形称为回归直线. 它刻划了维尼纶 纤维的耐热水性能与“缩醛化度”之间的 关系.
将
(xi, yi )
的值代入 y a bx 得
y 1 ( a b x 1) 1 y 2 (a b x 2) y 7 (a b x7)
n n
解方程组，得到
n n
ˆ b
i 1
( x i x )( y i y )
n
i 1 n
xi yi nx y , xi nx
2 2
ˆ ˆ a y bx,
i 1
( xi x )
n
2
i 1
2 2 2 ( x x ) xi n x L xx i i 1 i 1 n n 2 2 2 ( y y) yi n y L yy i i 1 i 1 n n x ( yi y ) xi yi nx L xy x i i 1 i 1 n
第四节
回归分析简介
一、一元线性回归
回归分析: 由一个（或一组）非随机变量来 估计 （或预测）某一个随机变量的观测值 时，所建 立的数学模型和所进行的统计分 析. 线性回归分析: 如果这个模型是线性的. 一元回归分析: 研究两个变量的相关关系的 回归分析.
例1: 维尼纶纤维的耐热水性能好坏可以用指标
n 2 i i i 1
根据微积分 中的极值原理
有
L 2 ( y i a bx i ) 0 a i 1 n L 2 ( y i a bx i ) x i 0 b i 1
n
或
na ( x i ) b y i i 1 i 1 n n n 2 ( x i) a ( x i )b x i y i i 1 i 1 i 1
24
26
28
30
28.87
29.75
30.00 30.36
可在直角坐标系下作图
从图中我们发现随着甲醛浓度x的增 加，缩醛化度y也增加，且这些点 ( x i , y i ) (i=1,2,…,7)近似地在一直线附近，但又 不完全在一条直线上， 引起 y i 这些点与直线偏离的原因是由于 在生产过程或测试过程中，还存在着一些 不可控的因素，它们都在影响着试验结果.
y对 x
的线性回归方程为：
y 22 . 51 0 . 27 x .
复习
1.变量之间的两种关系： 确定性关系与相关关系
ˆ ˆ 2. 线性回归方程 y = b x + a ˆ (x - x)(y - y) x y
n n
i
i
i
ˆ b =
i
- nxy ,
2
i=1 n
=
i
i=1 n
(x
7
7a 7 xi a i 1
x i b i 1
7 7
7
i 1
yi
7
2 x i b i 1
i 1
xi yi
ˆ ˆ a ,b , 从而得方程
ˆ ˆ y a bx
一般地，若n个点 ( x 1 , y 1 ), ( x 2 , y 2 ), , ( x n , y n ) 靠 近直线y a bx ，记L ( a , b ) [ y ( a bx )] ,
i=1
- x)
2
i=1
xi - nx
2
ˆ ˆ a = y - bx
( 1） x ,y ) 称为样本点的中心。 2） a , b 的意义是：以 a 为基数，x每增加1 个单位，y相应地平均增加 b 个单位。
2
i 1
y i 202 . 94
7
y 28 . 99
i 1
x i 4144
2
i 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱy i 5892 . 01
i 1
x i y i 4900 . 16
L xx 112
L yy 9 . 07
ˆ b 0 . 27
L xy 29 . 84
则
ˆ a 22 . 51