回归分析的基本思想及其初步应用PPT优秀课件

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最新31回归分析的基本思想及其初步应用(优质课)课件ppt

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31回归分析的基本思想及其初 步应用(优质课)
复习、变量之间的两种关系
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 y = x2
确定性关系
问题2:某水田水稻产量y与施肥量x之间是否
-------有一个确定性的关系?
例如:在 7 块并排、形状大小相同的试验田上 进行施肥量对水稻产量影响的试验,得到如下 所示的一组数据:
28.11.2020
郑平正 制作
7. 在研究身高和体重的关系时,求得相关指数
R 2 _____0_. 6_4,可以叙述为“身高解释了64%的
温故知新
(一)回顾:数学3——线性回归分 析的步骤 :
1、画散点图
2、求 bˆ , aˆ
3、求回归直线方程
yˆ bˆx aˆ
4、用回归直线方程进行预报
课前检测: 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。
(1)画散点图并求回归方程 yˆ bˆx aˆ ;
③求线性回归方程,④求相关系数,⑤根据所搜集的数据绘
制散点图.如果根据可靠性要求能够作出变量X,Y具有线
性相关结论,则在下列操作顺序中正确的是 (

A.①②⑤③④ B.③②④⑤①
C.②④③①⑤ D.②⑤④③①
2. 有下列说法:①在残差图中,残差点比较均匀地落
在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适.
施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45
水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455
28.11.2020
郑平正 制作
新课
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.

回归分析的基本思想及其初步应用PPT教学课件

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2020/12/10
2
我们回忆一下
随机抽样
编号 1
2
3
4
5
身高 /cm
165
165
157
170
175
体重 /kg
49
58
51
53
65
2020/12/10
3
画散点图
yi
我们回忆一下
yi
70
60
50
40 30
yi
20
10
0
155
160
165
170
175
180
xi
2020/12/10
4
我们回忆一下
最小二乘法:
可以使用相关指数 R2来解释.
2020/12/10
14
小结
1、函数模型与线性回归模型之间有何异同?
2、在本节课中,我们运用了哪些数学思想和方法?
3、多个模型,怎样知道哪个效果更好?
函数模型:y=bx+a 线性回归模型:y=bx+a+e 当理想化,使所有人的遗传因素都一样、所有人的生活方式
都一样、所有测量都没有误差等等,e=0 线性回归模型就变
n
(xi x)(yi y)
bˆ i1 n

y
i1
bˆx
( xi
x)2
回归方程: yˆbˆxaˆ
样本点的中心: (xi1
xi
y
1 n
n i1
yi
5
怎 样 使 用 函 数 计 算 器 求 线 性 回 归 方 程 ? 2020/12/10
MODE 3 1
然就拟合的越好. 所以,当数据足够多,使用科学的方法,是 能够制作出一份值得参考的“身高标准体重”的.

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.
10
问题呈现:女大学生的身高与体重
例1 从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重 数据如表1-1所示。
求根据女大学生的身高预报她的体重的回归方程, 并预报一名身高为172cm的女大学生的体重。
.
11
解; 1.由于问题中要 求根据身高预报体重 ,因此选取身高为解 释变量x,体重为预报 变量y.
n
xiyi - n xy
=
i= 1 n
xi2 - n x 2
,
i= 1


x
=
1 n
n
i= 1
xi ,y
=
1 n
n
i= 1
yi .
x , y 称为样本点的中心.
对两0个4.02.2变021 量进行的线性分.析叫做线性回归分析5.
相关系数
1.计算公式
n
( xi - x)( yi - y)
y ˆ=0. 849× 172-85. 712=60. 316( kg)
.
15
从散点图中还看到,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
来描述它们之间的关系.这时我们把身高和体重
的关系用下面的线性回归模型
y = bx + a + e (3) 来表示,这里a和b为模型的未知参数,e是y与bx + a 之间的误差.通常e为随机变量,称为随机误差,它的
04.02.2021
.
3
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; 家庭的支出与收入.等等

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就转换为z=bx+a.
温度xoC z=lny 产卵数y/个
21
1.946
7
23
2.398
11
25
3.045
21
27
3.178
24
29
4.190
66
32
4.745
115
35
5.784
325
由计算器得:z关于x的线性回归方程
z

zˆ=0.272x-3.849
,

e0.272x-3.849
.
2.8 2.4
温度xoC 21 23 25 27 29 32 35 产卵数y/个 7 11 21 24 66 115 325
(1)试建立产卵数y与温度x之间的回归方程;并 预测温度为28oC时产卵数目。 (2)你所建立的模型中温度在多大程度上解释了 产卵数的变化?
探索新知
选变量
一元线性模型
方案1
解:选取气温为解释变量x,产卵数 为预报变量y。
数据的散点图; (2) 描述解释变量与预报变量
繁殖个数
之间的关系;
(3) 计算残差、相关指数R2.
解:(1)散点图如右所示
天数
的周(围2,)于由是散令点Z图=l看ny出,样则本点分布在一条指数函数Cy=1eC2x
x
1
2
3
4
5
6
Z 1.79 2.48 3.22 3.89 4.55 5.25
由计数器算得 Zˆ =0.69X 1.112 则有 yˆ=e0.69x1.112
其中a和b为模型的未知参数,e称为随机误差。
2是、随数机据误点差和的它效在应回,归称直e$线i =上y相i 应$y位i 为置残的差差。异(yi $yi )
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80
90 100
加工时 62 68 75 81 89 95 102 108 115 122 间y
(1)y与x是否具有线性相关?
(2)若y与x具有线性相关关系,求回归直线方程
(3)预测加工200个零件需花费多少时间?
分析:这是一个回归分析问题,应先进行 线性相关检验或作散点图来判断x与y是否 具有线性相关才可以求解后面的问题。
时刻 x/s 位置观 测值 y/cm
1
2
3
44
7.52 10.02 11.73 15.69 16.12 16.98 21.06
25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 系列1
i xi yi x iy i x i2
1
1 5.54 5.54 1
2
2 7.52 15.04 4
新课标人教版课件系列
《数学》
选修1-2
1.1《回归分析的 基本思想及其初步应用》
审校:王伟
教学目标
通过典型案例,掌握回归分析的 基本步骤。 教学重点:熟练掌握回归分析的 步骤。 教学难点:求回归系数 a , b 教学方法:讲练。
必修3(第二章 统计)知识结构
收集数据
(随机抽样)
问题1:现实生活中两个变量间的关系有哪 些呢? 不相关 1、两个变量的关系
函数关系 相关 关系
线性相关 非线性相关
相关关系:对于两个变量,当自变量取值一定 时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量 之间的关系。
思考:相关关系与函数关系有怎样的不同?
函数关系中的两个变量间是一种确定性关系 相关关系是一种非确定性关系 函数关系是一种理想的关系模型 相关关系在现实生活中大量存在,是更一 般的情况
问题2: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、最小二乘估计 最小二乘估计下的线性回归方程:
ˆ a ˆ bx ˆ y
ˆ b
(x
i 1 n
n
i
X )( y i Y )
2 ( X X ) i i 1
ˆ ˆ a Y b X
例如: 对一作直线运动的质点的运动过程作了8次观 测,得到下表,试估计x=9s时的位置y的值。
对于线性回归模型
y a b x
应注意以下两个问题: I 模型的合理性; II 在模型合理的情况下,如何估计a,b.
例1.下表给出我国从1949至1999年人口数 据资料,试根据表中数据估计我国2004年 的人口数。
年份 49 人口 542 数/ 百万 54 603 59 672 64 705 69 807 74 909 79 975 84 89 94 99 1035 1107 1177 1246
整理、分析数据 估计、推断 用样本估计总体 变量间的相关关系
简 单 随 机 抽 样
分 层 抽 样
系 统 抽 样
用样本 的频率 分布估 计总体 分布
用样本 数字特 征估计 总体数 字特征
线 性 回 归 分 析
统计的基本思想
实际 抽 样
样本
y = f(x)
模 分 析 拟
y = f(x)
y = f(x)
分析:先画图 年份 0 人口 542 数/ 百万 5 603 10 672 15 705 20 807 25 909 30 975 35 40 45 50
1035 1107 1177 1246
例题2.一个车间为了规定工时定额,需要确定 加工零件所花费的时间,为此进行了10次试验, 测得数据如下:
零件数 10 20 30 40 50 60 70 (x)个
请看下节课分解
再见
85.每一年,我都更加相信生命的浪费是在于:我们没有献出爱,我们没有使用力量,我们表现出自私的谨慎,不去冒险,避开痛苦,也失去了快乐。――[约翰· B· 塔布] 86.微笑,昂首阔步,作深呼吸,嘴里哼着歌儿。倘使你不会唱歌,吹吹口哨或用鼻子哼一哼也可。如此一来,你想让自己烦恼都不可能。――[戴尔· 卡内基] 87.当一切毫无希望时,我看着切石工人在他的石头上,敲击了上百次,而不见任何裂痕出现。但在第一百零一次时,石头被劈成两半。我体会到,并非那一击,而是前面的敲打使它裂开。――[贾柯· 瑞斯] 88.每个意念都是一场祈祷。――[詹姆士· 雷德非] 89.虚荣心很难说是一种恶行,然而一切恶行都围绕虚荣心而生,都不过是满足虚荣心的手段。――[柏格森] 90.习惯正一天天地把我们的生命变成某种定型的化石,我们的心灵正在失去自由,成为平静而没有激情的时间之流的奴隶。――[托尔斯泰] 91.要及时把握梦想,因为梦想一死,生命就如一只羽翼受创的小鸟,无法飞翔。――[兰斯顿· 休斯] 92.生活的艺术较像角力的艺术,而较不像跳舞的艺术;最重要的是:站稳脚步,为无法预见的攻击做准备。――[玛科斯· 奥雷利阿斯] 93.在安详静谧的大自然里,确实还有些使人烦恼.怀疑.感到压迫的事。请你看看蔚蓝的天空和闪烁的星星吧!你的心将会平静下来。[约翰· 纳森· 爱德瓦兹] 94.对一个适度工作的人而言,快乐来自于工作,有如花朵结果前拥有彩色的花瓣。――[约翰· 拉斯金] 95.没有比时间更容易浪费的,同时没有比时间更珍贵的了,因为没有时间我们几乎无法做任何事。――[威廉· 班] 96.人生真正的欢欣,就是在于你自认正在为一个伟大目标运用自己;而不是源于独自发光.自私渺小的忧烦躯壳,只知抱怨世界无法带给你快乐。――[萧伯纳] 97.有三个人是我的朋友爱我的人.恨我的人.以及对我冷漠的人。 爱我的人教我温柔;恨我的人教我谨慎;对我冷漠的人教我自立。――[J·E·丁格] 98.过去的事已经一去不复返。聪明的人是考虑现在和未来,根本无暇去想过去的事。――[英国哲学家培根] 99.真正的发现之旅不只是为了寻找全新的景色,也为了拥有全新的眼光。――[马塞尔· 普劳斯特] 100.这个世界总是充满美好的事物,然而能看到这些美好事物的人,事实上是少之又少。――[罗丹] 101.称赞不但对人的感情,而且对人的理智也发生巨大的作用,在这种令人愉快的影响之下,我觉得更加聪明了,各种想法,以异常的速度接连涌入我的脑际。――[托尔斯泰] 102.人生过程的景观一直在变化,向前跨进,就看到与初始不同的景观,再上前去,又是另一番新的气候――。[叔本华] 103.为何我们如此汲汲于名利,如果一个人和他的同伴保持不一样的速度,或许他耳中听到的是不同的旋律,让他随他所听到的旋律走,无论快慢或远近。――[梭罗] 104.我们最容易不吝惜的是时间,而我们应该最担心的也是时间;因为没有时间的话,我们在世界上什么也不能做。――[威廉· 彭] 105.人类的悲剧,就是想延长自己的寿命。我们往往只憧憬地平线那端的神奇【违禁词,被屏蔽】,而忘了去欣赏今天窗外正在盛开的玫瑰花。――[戴尔· 卡内基] 106.休息并非无所事事,夏日炎炎时躺在树底下的草地,听着潺潺的水声,看着飘过的白云,亦非浪费时间。――[约翰· 罗伯克] 107.没有人会只因年龄而衰老,我们是因放弃我们的理想而衰老。年龄会使皮肤老化,而放弃热情却会使灵魂老化。――[撒母耳· 厄尔曼] 108.快乐和智能的区别在于:自认最快乐的人实际上就是最快乐的,但自认为最明智的人一般而言却是最愚蠢的。――[卡雷贝· C· 科尔顿] 109.每个人皆有连自己都不清楚的潜在能力。无论是谁,在千钧一发之际,往往能轻易解决从前认为极不可能解决的事。――[戴尔· 卡内基] 110.每天安静地坐十五分钟· 倾听你的气息,感觉它,感觉你自己,并且试着什么都不想。――[艾瑞克· 佛洛姆] 111.你知道何谓沮丧---就是你用一辈子工夫,在公司或任何领域里往上攀爬,却在抵达最高处的同时,发现自己爬错了墙头。--[坎伯] 112.「伟大」这个名词未必非出现在规模很大的事情不可;生活中微小之处,照样可以伟大。――[布鲁克斯] 113.人生的目的有二:先是获得你想要的;然后是享受你所获得的。只有最明智的人类做到第二点。――[罗根· 皮沙尔· 史密斯] 114.要经常听.时常想.时时学习,才是真正的生活方式。对任何事既不抱希望,也不肯学习的人,没有生存的资格。 ――[阿萨· 赫尔帕斯爵士] 115.旅行的精神在于其自由,完全能够随心所欲地去思考.去感觉.去行动的自由。――[威廉· 海兹利特] 116.昨天是张退票的支票,明天是张信用卡,只有今天才是现金;要善加利用。――[凯· 里昂] 117.所有的财富都是建立在健康之上。浪费金钱是愚蠢的事,浪费健康则是二级的谋杀罪。――[B·C·
3
3 10.02 30.06 9
4
4 11.73 46.92 16
5
5 15.69 78.45 25
6
6 16.12 96.72 36
7
7 16.98 118.9 49
8
8 4.50 21.06 13.08 168.5 64 560.1 204
3、回归分析的基本步骤:
画散点图
求回归方程
预报、决策
1. 2. 3. 4.
作散点图如下:不难看出x,y成线性相关。
150 100 系列1 50 0 0 50 100 150
解(1)列出下表:
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
xi
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
yi
62
68
75
81
89
95
102
108
115
122
xiyi
620
1360
2250
3240
4450
5700
7140
8640 10350
1220 0
问题: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?
即建立的线性回归模型是否合理? 如何对一组数据之间的线性相关程 度作出定量分析?
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