线性回归分析与统计案例PPT课件

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《线性回归分析》PPT课件

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2019/5/8
金融与统计学院
2
古典线性回归分析三个基本特征
分析框架
“古典框架”,认为经济变量之间存在 确定的函数关系,计量经济分析就是发 现或推断这种关系。
需要确定的参数
线性模型中的线性参数,即线性函数的 系数。
2019/5/8
金融与统计学院
3
分析方法
主要是对因果关系的回归分析
相关分析用相关系数度量变量之间线 性联系的程度,回归分析用固定的解 释变量估计和预测被解释变量的平均 值。
相关分析中的变量对称,回归分析中 的变量不对称
相关分析中的变量随机,回归分析中 的解释变量固定(非随机)
2019/5/8
两个无聊但有钱的美国人W.N.Thurman和 M.E.Fisher (1988)针对1930~1983年美国 年鸡蛋产量和年鸡产量数据,分别用滞后1~4 期的检验式对“先有鸡还是先有蛋”做格兰杰 因果关系检验,结论是先有蛋。
2019/5/8
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4
先讨论一元线性回归分析的原因
两个变量之间的线性因果关系在现实经济中普遍存 在;
2019/5/8
金融与统计学院
12
使用相关系数须注意
变量X、Y随机、对称
rXY rYX
相关系数反映变量之间的线性相关程度 样本相关系数是总体相关系数的估计值 相关系数不能确定变量之间的因果关系
2019/5/8
金融与统计学院
13
回归分析
回归:由英国著名生物学家兼统计学家 高尔顿(Francis Galton,1822— 1911 )在研究人类遗传问题时提出。
对于这个一般结论的解释是:大自然具有一种约束力, 使人类身高的分布相对稳定而不产生两极分化,这就是 所谓的回归效应。

回归分析实例PPT课件

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通过各种统计检验来评估 模型的拟合效果,如残差 分析、R方检验、F检验等。
线性回归分析的应用
预测
使用线性回归模型来预测因变 量的值,基于给定的自变量值

解释变量关系
通过线性回归分析来了解自变 量与因变量之间的数量关系和 影响程度。
控制变量效应
在实验或调查中,控制自变量 的影响,以观察因变量的变化 情况。
模型的建立和检验
模型的建立
首先需要收集数据,并进行数据 清洗和预处理,然后选择合适的 自变量和因变量,建立逻辑回归
模型。
模型的检验
通过多种检验方法对模型进行评 估,包括参数估计、假设检验、 模型诊断等,以确保模型的准确
性和可靠性。
模型的优化
根据检验结果对模型进行调整和 优化,包括参数调整、变量筛选
详细描述
收集产品在过去一段时间的销售数据,包括销售额、销售量等,作为自变量, 将未来某一段时间的产品销量作为因变量,建立回归模型。通过模型预测未来 产品销量,为企业制定生产和销售计划提供依据。
实例三:疾病风险预测
总结词
基于个人健康数据和疾病历史,建立回归模型预测疾病风险。
详细描述
收集个人的健康数据和疾病历史,包括血压、血糖、胆固醇等生理指标以及家族 病史等信息,作为自变量,将未来患某种疾病的风险作为因变量,建立回归模型 。通过模型预测个人患某种疾病的风险,为预防和早期干预提供参考。
线性关系的假设
自变量x与因变量y之间存在线性关系, 即随着x的增加(或减少),y也相应 地增加(或减少)。
模型的建立和检验
01
02
03
数据收集与整理
收集相关数据,并进行必 要的整理和清洗,以确保 数据的质量和可靠性。

线性回归PPT优秀课件

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1.正方形面积S与边长x之间的关系: 确定关系 正方形边长x 面积S x 2 2.一块农田的水稻产量与施肥量之间的关系: 气候情况 施肥量 不确定关系 水稻产量
浇水
除虫
与函数关系不同,相关关系是一种非确定
性关系.对具有相关关系的两个变量进行统
计分析的方法叫做回归分析. 在现实生活中存在着大量的相关关系.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都是
相关关系.
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? (不确定关系) 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:
为了书写方便,我们先引进一个符号 “ ”.这个符号表示若干个数相加.
n
例如,可将x1+x2+……+xn记作 x i
i1
,即
表示从x1加到xn的和.这样,n个数的平均
1 n 数的公式可以写作 x x i .上面的③ n i 1 n 2 式可以写作Q= ( yi bxi a) .
因此所求的回归直线方程是 yˆ =4.75x+257. 根据这个回归直线方程,可以求出相应于x 的估计值.例如当x=28(kg)时,y的估计
值是

= 4.75×28+257=390(kg).
例1.一个工厂在某年里每月产品的总成本y
(万元)与该月产量x(万件)之间有如下一组
数据:
(l)画出散点图; (2)求月总成本y与月产量x之间的回归直线方
i 1
这个式子展开后,是一个关于a,b的二 次多项式.利用配方法,可以导出使Q取得 最小值的a,b的求值公式(详细推导过程 请见本小节后的阅读材料.P43页).

线性回归分析教程PPT课件

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实例二:销售预测
总结词
线性回归分析在销售预测中,可以通过分析历史销售数据,建立销售量与影响因子之间的线性关系, 预测未来一段时间内的销售量。
详细描述
在销售预测中,线性回归分析可以用于分析历史销售数据,通过建立销售量与影响因子(如市场需求 、季节性、促销活动等)之间的线性关系,预测未来一段时间内的销售量。这种分析方法可以帮助企 业制定生产和销售计划。
自相关检验
自相关是指残差之间存在 相关性。应通过图形或统 计检验方法检验残差的自 相关性。
05
线性回归模型的预测与 优化
利用线性回归模型进行预测
确定自变量和因变量
01
在预测模型中,自变量是预测因变量的变量,因变量是需要预
测的目标变量。
建立模型
02
通过收集数据并选择合适的线性回归模型,利用数学公式表示
一元线性回归模型
一元线性回归模型是用来研究一个因变量和一个 自变量之间的线性关系的模型。
它通常用于预测一个因变量的值,基于一个自变 量的值。
一元线性回归模型的公式为:y = b0 + b1 * x
多元线性回归模型
01 多元线性回归模型是用来研究多个自变量和一个 因变量之间的线性关系的模型。
02 它通常用于预测一个因变量的值,基于多个自变 量的值。
线性回归模型与其他模型的比较
01
与逻辑回归的比较
逻辑回归主要用于分类问题,而 线性回归主要用于连续变量的预 测。
02
与决策树的比较
决策树易于理解和解释,但线性 回归在预测精度和稳定性方面可 能更优。
03
与支持向量机的比 较
支持向量机适用于小样本数据, 而线性 Nhomakorabea归在大样本数据上表现 更佳。

线性回归完美版PPT

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相关关系与函数关系的异同点: 非随机变量与随机变量的关系
相关关系
函数
自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个
相同点 各点大致分布在一条直线的附近
均是指两个变量的关系
例 一个工厂在某年里每月产品的总成线y(万元)与该月
非确定关系 表示n个点与相应直线在整体上的接近程度. 不同点
确定的关系
非随机变量与随机变量的关系 两个非随机变量的关系
n
记作 Q (yi bi x a )2 i 1
1.6 线性回归
新授课
直线方程 :y ˆ b x a叫做回归直线方程.
其中
n
n
(xi x)(yi y)
xi yi nxy
b
i1
n
(xi x)2
i1
i1 n
.
xi2 nx2
i1
a y bx.
x
1 n
n线方程为 y ˆ 0 . 3 t 5 . 5 .42
1.6 线性回归
练习:
课后练习 课堂小结
准确理解相关关系的概念,并在此基础上,了解回归分析
与散点图的含义,了解回归直线方程推导的思路,会利用a、b
的公式求出回归直线方程,利用回归直线方程去估值.
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.
1.6 线性回归
新授课 施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45 水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455
你发现图象中的点有什么特点? 各点大致分布在一条直线的附近
表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形,叫做散 点图.
(1)画出散点图; (2)求月总成本y与月总产量x之间的回归直线方程.

回归分析法PPT课件

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线性回归模型的参数估计
最小二乘法
通过最小化误差平方和的方法来估计 模型参数。
最大似然估计
通过最大化似然函数的方法来估计模 型参数。
参数估计的步骤
包括数据收集、模型设定、参数初值、 迭代计算等步骤。
参数估计的注意事项
包括异常值处理、多重共线性、自变 量间的交互作用等。
线性回归模型的假设检验
假设检验的基本原理
回归分析法的历史与发展
总结词
回归分析法自19世纪末诞生以来,经历 了多个发展阶段,不断完善和改进。
VS
详细描述
19世纪末,英国统计学家Francis Galton 在研究遗传学时提出了回归分析法的概念 。后来,统计学家R.A. Fisher对其进行了 改进和发展,提出了线性回归分析和方差 分析的方法。随着计算机技术的发展,回 归分析法的应用越来越广泛,并出现了多 种新的回归模型和技术,如多元回归、岭 回归、套索回归等。
回归分析法的应用场景
总结词
回归分析法广泛应用于各个领域,如经济学、金融学、生物学、医学等。
详细描述
在经济学中,回归分析法用于研究影响经济发展的各种因素,如GDP、消费、投资等;在金融学中,回归分析法 用于股票价格、收益率等金融变量的预测;在生物学和医学中,回归分析法用于研究疾病发生、药物疗效等因素 与结果之间的关系。
梯度下降法
基于目标函数对参数的偏导数, 通过不断更新参数值来最小化目 标函数,实现参数的迭代优化。
非线性回归模型的假设检验
1 2
模型检验
对非线性回归模型的适用性和有效性进行检验, 包括残差分析、正态性检验、异方差性检验等。
参数检验
通过t检验、z检验等方法对非线性回归模型的参 数进行假设检验,以验证参数的显著性和可信度。

线性回归分析-PPT课件

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总离差平方和:
S S S T R E
R
回归均方差(组间方差): M

2 ( Y y ) j jME
(Y
j 1
m
j
yj )
2
m n 1
计算F值,
M F M
R E
由F值查表,得到P。讨论显著度水平: <=α 自变量作用显著 P >α 自变量作用不显著
将未进入方程的某自变量Xi与Y做方差分析,各水平均值差异显著,满足: F > 3.84 或P<= 0.05 则该Xi可以进入回归方程。而已进入回归方程的Xi与回归后的Y如果出现: F < 2.71 , P> 0.1 则该Xi 必须从回归方程中剔除。 3. 回归系数的显著性检验 对已进入方程的变量的回归系数做 T检验,该检验的原假设是 Bi=0,即第 i 个偏回归系数与0无差异。它意味着,当偏回归系数Bi为0时,无论xi取值如何变 化都不会引起y 的线性百脑汇,xi无法解释y 的线性变化,它们之间不存在线性 关系。 T值的计算为: B
四、线性回归分析的具体操作步骤 ⒈回归分析命令菜单
执行:[Analyze] [Regression] [Linear] 选择因变量到:“Dependent”因变量框内 选择若干个自变量移动到:“Independent(s)” 自变量 框内。
⒉回归方法
“Method”下拉菜单提供了五种筛选策略供选择: 强行介入法Enter(默认,通常在一元线性回归中) 向前筛选Forward 向后筛选Backward 逐步筛选Stepwise 强行剔除Remove
T

i
SE
通过查表可以得到P(即:Sig T)。 若P> 0.1的Xi须可以考虑首先从回归方程中剔除。 其中: Bi为偏回归系数 SEBi为偏回归系数的标准误

线性回归案例ppt课件

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2003-1 -1.151 -0.331 0.299 4.085 0.188 11.919 0.004 0.078 21.492 -0.403
2003-2 0.338 -0.611 0.3 1.402 5.369 18.418 -0.669 0.167 20.456 0.211
2003-3 0.722 0.794 0.016 -2.929 0.749 -20.886 -0.733 0.327 21.532 1.085
.
回归分析的根本目的
探寻因变量同自变量之是的数量关系,为此需假设它们之间 的数量关系满足某种函数形式,而最简单最常用的函数形式 就是线性函数。
y i0 1 x i1 2 x i2 p x ip i i1,2,...n,
➢ 其中 0为常 ,j数 (j1,项 2, ,p)为第 j 个解释性变量 xij











2002-498 0.3 0.5 0.255 3.167 2.5 16.795 -1.419 -0.071 19.701 -0.25
2002-499 0.484 0.127 0.287 -2.593 2.473 -4.511 0.4 0.184 20.199 0.884
2002-500 0.063 -0.416 0 -1.739 2.482 -4.809 1.793 -0.009 19.747 1.017
.
预测
.
令R
2 i
为辅助回归的判定系数
则方差膨胀因子为:
VIFi
1 1 Ri2
它反映了在多大程度上第i个自变量所包含的信息
被其他自变量覆盖
• 当VIF≥10时,说明存在多重共线性。

线性回归分析与统计案例PPT文档共90页

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线性回归分析与统计案例
6、法律的基础有两个,而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力,那就是法有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
41、学问是异常珍贵的东西,从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间,才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话,只需要教育; 而要挑战别人所说的话,则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是:在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联

高考数学一轮总复习:线性回归分析与统计案例98页PPT

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27、只有把抱怨环境的心情,化为上进的力量,才是成功的保证。——罗曼·罗兰

28、知之者不如好之者,好之者不如乐之者。——孔子

29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇

30、意志是一个强壮的盲人,倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢!
98
60、人民的幸福是都过得舒适、愉快,这是不可能的,因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
高考数学一轮总复习:线性回归分析与 统计案例
56、极端的法规,就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要,人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益, 而是为 了公共 的利益 ;一部 分靠有 害的强 制,一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ,那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
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(3)线性相关关系、回归直线. 如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,就 称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.
回归方程 (1)最小二乘法.求回归直线使得样本数据的点到回归直线的 距离平方和最小的方法叫做最小二乘法.
(2)回归方程. 方程∧y =∧b x+∧a 是两个具有线性相关关系的变量的一组数据 (x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)的回归方程,其中∧a ,∧b 是待定 参数.
(x-,y-)称为样本点的中心点.
(3)回归分析:对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一 种常用方法.
(4)相关系数.
①r=

②当 r>0 时,表明两个变量正相关; 当 r<0 时,表明两个变量负相关. r 的绝对值越接近于 1,表明两个变量的线性相关性越强.r 的绝对值越接近于 0 时,表明两个变量之间几乎不存在线性相关 关系.通常|r|大于 0.75 时,认为两个变量有很强的线性相关性.
线性回归分析与统计案例
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1
…2018 考纲下载… 1.会作两个有关联变量的数据的散点图,会利用散点图认 识变量间的相关关系. 2.了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系 数公式建立线性回归方程. 3.了解独立性检验(只要求 2×2 列联表)的基本思想、方法 以及其简单应用. 4.了解回归分析的基本思想、方法及其简单应用.

直线方程: y =0.254x+0.321.由回归直线方程可知,家庭年收入 每增加1万元,年饮食支出平均增加________万元.
答案 0.254 解析 由题意知,[0.254(x+1) +0.321] -(0.254x+0.321) = 0.254.
3.(2018·江西赣州期末)已知变量 x,y 成负相关,且由观测
数据算得样本平均数x-=3,y-=3.5,则由该观测数据算得的线性
回归方程可能是( )
A.y=0.4x+2.3
B.y=2x+2.4
C.y=-2x+9.5
D.y=-0.4x+4.4
答案 C 解析 由已知,变量 x,y 成负相关,排除 A,B.∵回归直线 必过点(x-,y-),经验算可知,选项 C 满足.
1.判断下面结论是否正确(打“√”或“×”). (1)相关关系与函数关系都是一种确定性的关系,也是一种 因果关系. (2)“名师出高徒”可以解释为教师的教学水平与学生的水 平成正相关关系. (3)只有两个变量有相关关系,所得的回归模型才有预测价 值.
(4)某同学研究卖出的热饮杯数y与气温x(℃)之间的关系,得 回归方程∧y =-2.352x+147.767,则气温为2 ℃时,一定可卖出 143杯热饮.
5.在一项打鼾与患心脏病的调查中,共调查了 1 671 人,经 过计算得 K2=27.63,根据这一数据分析,我们有理由认为打鼾 与患心脏病是____________的(有关,无关).
答案 有关 解析 K2>10.828 就有 99.9%的理由认为两个量是有关的.
6.(2018·衡水中学调研卷)调查了某地若干户家庭的年收入 x(单位:万元)和年饮食支出y(单位:万元),调查显示年收入x与 年饮食支出y具有线性相关关系,并由调查数据得到y对x的回归
请注意 1.以考查线性回归系数为主,同时可考查利用散点图判断 两个变量间的相关关系. 2.以实际生活为背景,重在考查回归方程的求法.
课前自助餐
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4
两个变量的线性相关 (1)正相关. 在散点图中,点散布在从左下角到右上角的区域.对于两 个变量的这种相关关系,我们将它们称为正相关. (2)负相关. 在散点图中,点散布在从左上角到右下角的区域,两个变 量的这种相关关系称为负相关.
n
A.使得∑[yi-(a+bxi)]最小 i=1
n
B.使得∑[yi-(a+bxi)2]最小 i=1
n
C.使得∑[yi2-(a+bxi)2]最小 i=1
n
D.使得∑[yi-(a+bxi)]2 最小 i=1
答案 D
解析 根据回归方程表示到各点距离之和最小的直线方程,
n
即总体偏差最小,亦即∑[yi-(a+bxi)]2 最小. i=1
独立性检验 (1)分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别, 像这样的变量称为分类变量. (2)列联表:列出两个分类变量的频数表,称为列联表.假设 有两个分类变量 X 和 Y,它们的可能取值分别为{x1,x2}和{y1, y2},其样本频数列联表(称为 2×2 列联表)为
2×2 列联表
y1
答案 B 解析 根据相关关系的概念知 A 正确;当 r>0 时,r 越大, 相关性越强,当 r<0 时,r 越大,相关性越弱,故 B 不正确;对 于一组数据的拟合程度的好坏的评价,一是残差点分布的带状区 域越窄,拟合效果越好,二是 R2 越大,拟合效果越好,所以 R2 为 0.98 的模型比 R2 为 0.80 的模型拟合的效果好,C,D 正确, 故选 B.
y2Байду номын сангаас
总计
x1
a
b
a+b
x2
c
d
c+d
总计 a+c b+d a+b+c+d
构造一个随机变量 K2=(a+b)(cn+(da)d-(bac+)c2)(b+d),
其中 n=a+b+c+d 为样本容量.
(3)独立性检验. 利用随机变量 K2 来确定是否能有一定把握认为“两个分类 变量有关系”的方法称为两个分类变量的独立性检验.
4.(2018·河南开封一模)下列说法错误的是( ) A.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 B.在线性回归分析中,相关系数 r 的值越大,变量间的相 关性越强 C.在残差图中,残差点分布的带状区域的宽度越狭窄,其 模型拟合的精度越高 D.在回归分析中,R2 为 0.98 的模型比 R2 为 0.80 的模型拟 合的效果好
(5)事件X,Y关系越密切,则由观测数据计算得到的K2的观 测值越大.
(6)由独立性检验可知,在犯错误的概率不超过1%的前提下 认为物理成绩优秀与数学成绩有关,某人数学成绩优秀,则他 有99%的可能物理优秀.
答案 (1)× (2)√ (3)√ (4)× (5)√ (6)×
2.最小二乘法的原理是( )
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