〔高中数学〕1.2回归分析(1)PPT课件
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高中数学北师大版选修1-2 1.1.1 回归分析课件(41张)

跟踪训练2
某研究机构对高三学生的记忆力x和判断力y进
行统计分析,得下表数据:
x 6 8 10 12
y
2
3
5
6
(1)请画出上表数据的散点图(要求:点要描粗);
解 (1)如图:
(2)请根据上表提供的数据 ,用最小二乘法求出 y 关于 x的线
性回归方程y=bx+a;
解
i=1 n
∑ xiyi=6×2+8×3+10×5+12×6=158,
题型二 求线性回归方程
例2 已知某地区4~10岁女孩各自的平均身高数据如下:
年龄x/岁
4
5
106
6
112
7
116
8
121
9
124
10
130
身高y/cm 100
求y对x的线性回归方程.
解 制表 i xi yi 1 4 100 2 5 106 3 6 112 4 7 116 5 8 121 6 9 124 7 10 130
可以用线性关系表示;
③通过线性回归方程y=a+bx,可以估计和观察变量的取值 和变化趋势; ④因为由任何一组观测值都可以求得一个线性回归方程,所 以没有必要进行相关性检验. 其中正确命题的个数是( )
A.1
B.2
C.3
D.4
解析 ①反映的正是最小二乘法思想,故正确. ②反映的是画散点图的作用,也正确. ③解释的是线性回归方程y=bx+a的作用,故也正确. ④是不正确的,在求线性回归方程之前必须进行相关性检验, 以体现两变量的关系.
B.在平面直角坐标系中用描点的方法得到表示具有相关关系 的两个量的一组数据的图形叫作散点图 C.线性回归方程最能代表具有线性相关关系的x,y之间的关系 D.任何一组观测值都能得到具有代表意义的线性回归方程
高中数学人教A版选修1-2第一章回归分析的基本思想及其初步应用课件

高中数学人教A版选修1-2第一章回归 分析的 基本思 想及其 初步应 用课件 【精品 】
高中数学人教A版选修1-2第一章回归 分析的 基本思 想及其 初步应 用课件 【精品 】
残差图的制作及作用
1、坐标纵轴为残差变量,横轴可以有不同的选择; 2、若模型选择的正确,残差图中的点应该分布在以横
轴为心的带形区域; 3、对于远离横轴的点,要特别注意。
34 157 170
50 54
2.419 -4.618
5 175
64
1.137
678 165 155 170
61 43 59
6.627 -2.883 0.382
(一)我们可以利用图形来分析残差特性,作图时纵坐标为 残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值 等,这样作出的图形称为残差图。
探索2:在这些点附近可画直线不止一条,哪条直 线最能代表x与y之间的关系呢?
探究
对于一组具有线性相关关系的数据 (x1, y1), (x2 , y2 ),..., (xn , yn ),
我们知道其回归方程的截距和斜率的最小二乘估计公式分别为:
^
^
a y b x,......(1)
n
n
y ^
编号 1
2
身高 165 165 /cm
体重/kg 48 57
残差 -6.373 2.627
34 157 170
50 54
2.419 -4.618
5 175
64
1.137
678 165 155 170
61 43 59
6.627 -2.883 0.382
(一)我们可以利用图形来分析残差特性,作图时纵坐标为 残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值 等,这样作出的图形称为残差图。
高中数学11回归分析的基本思想及初步应用(2课时)新人教A版选修12PPT课件

线的附,所 近以身高和体重的 可关 用系 下面的线
回归模型来表 : y示bxae,
3
线性回归模型:
y=bx+a+e,其中a和b为模型的未知参数,e称为随
机误差。
思考:产生随机误差项e的原因是什么?
随机误差e的来源(可以推广到一般):
1、忽略了其它因素的影响:影响身高 y 的因素不只 是体重 x,可能还包括遗传基因、饮食习惯、生 长环境等因素;
回顾复习
回归分析方法研究问题的步骤:
(1)根据抽样的数据(xi,yi),画出散点图。
(2)求回归直线方程。yˆ bˆxaˆ
(3)用回归直线方程进行预报 yˆ bˆx aˆ
n
(xi x)( yi y)
bˆ i1 n
(xi x)2
i 1
aˆ y bˆx
( x , y ) 样本点中心
解 由于问题中要求根
70 y
65
据身高预报体重 ,因此选 60
取身高为自变量 x , 真实 体重为因变量 y .作散点
55
50
45
40
x
150 155 160 165 170 175 180
图 (图1 .1 1) :
图1.11
从图 1 .1 1中可以看出 ,
y
70
样本点呈条状分布
,身
65
60
高和体 重有比 较好的
线
单层 统 随抽 抽 机样 样 抽
的频率 分布估 计总体
数字特 征估计 总体数
性 回 归 分
样
分布
字特征
析
回顾复习
两个变量x,y的关系:函数关系 相关关系
脂肪含量 40 35 30 25 20 15 10 5 0
人教版高中数学选修1-2(A版)课件:第一章 1.1回归分析的基本思想及其初步应用 (共93张PPT)

的歌。 困难越大,荣耀也越大。
蝴蝶如要在百花园里得到飞舞的欢乐,那首先得忍受与蛹决裂的痛苦。 时间告诉我,无理取闹的年龄过了,该懂事了。 生命太过短暂,今天放弃了明天不一定能得到。 乐观者在灾祸中看到机会,悲观者在机会中看到灾祸。 所有欺骗中,自欺是最为严重的。 现实很近又很冷,梦想很远却很温暖。 只会在水泥地上走路的人,永远不会留下深深的脚印。 你要结交敢于指责你缺点,当面批评你的人,远离恭维你缺点,一直对你嘻嘻哈哈的人! 很多时候,感情往往能经得起风雨,却经不起平淡;友情往往能经得起平淡,却经不起风雨。 成长这一路就是懂得闭嘴努力,知道低调谦逊,学会强大自己,在每一个值得珍惜的日子里,拼命去成为自己想成为的人。 所谓的失言其实就是一不小心说了实话,人不要讲谎话,因为讲一句谎话要用十句甚至更多的谎话来圆谎,但有时候,人不能净说实话,如 果说实话效果不好,你可以用模棱两可的外交辞令代替! 千万人的失败,都有是失败在做事不彻底,往往做到离成功只差一步就终止不做了。 生命太过短暂,今天放弃了明天不一定能得到。 没有所谓失败,除非你不再尝试。 过错是暂时的遗憾,而错过则是永远的遗憾! 困难越大,荣耀也越大。 常说口里顺,常做手不笨。最淡的墨水,也胜过最强的记性。
蝴蝶如要在百花园里得到飞舞的欢乐,那首先得忍受与蛹决裂的痛苦。 时间告诉我,无理取闹的年龄过了,该懂事了。 生命太过短暂,今天放弃了明天不一定能得到。 乐观者在灾祸中看到机会,悲观者在机会中看到灾祸。 所有欺骗中,自欺是最为严重的。 现实很近又很冷,梦想很远却很温暖。 只会在水泥地上走路的人,永远不会留下深深的脚印。 你要结交敢于指责你缺点,当面批评你的人,远离恭维你缺点,一直对你嘻嘻哈哈的人! 很多时候,感情往往能经得起风雨,却经不起平淡;友情往往能经得起平淡,却经不起风雨。 成长这一路就是懂得闭嘴努力,知道低调谦逊,学会强大自己,在每一个值得珍惜的日子里,拼命去成为自己想成为的人。 所谓的失言其实就是一不小心说了实话,人不要讲谎话,因为讲一句谎话要用十句甚至更多的谎话来圆谎,但有时候,人不能净说实话,如 果说实话效果不好,你可以用模棱两可的外交辞令代替! 千万人的失败,都有是失败在做事不彻底,往往做到离成功只差一步就终止不做了。 生命太过短暂,今天放弃了明天不一定能得到。 没有所谓失败,除非你不再尝试。 过错是暂时的遗憾,而错过则是永远的遗憾! 困难越大,荣耀也越大。 常说口里顺,常做手不笨。最淡的墨水,也胜过最强的记性。
【数学】1[1].2《回归分析》课件(新人教B版选修1—2)36页PPT
![【数学】1[1].2《回归分析》课件(新人教B版选修1—2)36页PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/44a83f46bed5b9f3f90f1cfd.png)
探 究 身 高172 cm的 70
女 大 学 生 的 体 重 一 定 65
是 60.316 kg 吗?如 果
60 55
不 是,其 原 因 是 什 么? 50 显然,身高172cm的女 45
40
大学生的体重不一定 150 155 160 165 170 175 180
是60.316kg但一般可
图1.12
所以
n
Q α,β yi βxi yβx2nyβxα2 i1
n
n
β2xi x2 2βxi xyi y
i1
i1
n
yi y2 nyβxα2
i1
n
n xi xyi y2
nyβxα2 i1
xi x2βi1
n i1
xi x2
n
xi
i1 n
xyi
2
y
n
yi
y2.
xi x2
i1
i1
在上式,后 中两项α和 ,β无关,而前两项为非负 数,因此要Q使取最小,当 值且仅当前两项的值 均为0,即有
n
xi xyi y
β i1 n
,αyβx.
xi x2
i1
这正是我们所要推导的公式.
下面 我们 通过,进 案一 例步学 习回 归分 析 基本 思想 及其. 应用
例 1 从某大学中 8名 随 女 机 大 ,选 其 学 取 身 生高和
回归直线过样本点的中 心.
从已经学过的 ,截知 距 aˆ和 识斜 知 bˆ分 率 道别是使
n
Qα,βyi βxi α2取最小α,值 β的时 值 .
i1 n
由 Q α ,于 β y i β x i y β x y β x α 2
高中数学选修1-2-回归分析第一节.ppt

=
,a^ = y -b^ x ,
n
xi- x 2
n
x2i -n x 2
i=1
i=1
其中 x =1ni=n1xi, y =1ni=n1yi,( x , y )称为样本点的中心.
课前探究学习
课堂讲练互动
(3)解释变量和预报变量 线性回归模型与一次函数模型的不同之处是增加了随机误差项e, 因变量y由 自变量x 和 随机误差e 共同确定,即自变量x只解 释部分y的变化,在统计中,我们也把自变量x称为解释变量,因变 量y称为预报变量.
课前探究学习
课堂讲练互动
【变式1】 以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y和房屋的面积x 的数据:
房屋面积/m2 115 110 80 135 105 销售价格/万元 24.8 21.6 18.4 29.2 22
(1)画出数据对应的散点图; (2)求线性回归方程,并在散点图中加上回归直线; (3)据(2)的结果估计当房屋面积为150 m2时的销售价格.
1.1 回归分析的基本思想及其初步应用
课前探究学习
课堂讲练互动
【课标要求】 1.了解随机误差、残差、残差分析的概念; 2.会用残差分析判断线性回归模型的拟合效果; 3.掌握建立回归模型的步骤; 4.通过对典型案例的探究,了解回归分析的基本思想方法
和初步应用.
课前探究学习
课堂讲练互动
【核心扫描】 1.利用散点图分析两个变量是否存在相关关系,求线性回归方
6
所以
(yi-y^ i)2≈0.013
6
18,
(yi- y )2=14.678 4.
i=1
i=1
所以,R2=1-01.40.16378184≈0.999 1, 回归模型的拟合效果较好.
,a^ = y -b^ x ,
n
xi- x 2
n
x2i -n x 2
i=1
i=1
其中 x =1ni=n1xi, y =1ni=n1yi,( x , y )称为样本点的中心.
课前探究学习
课堂讲练互动
(3)解释变量和预报变量 线性回归模型与一次函数模型的不同之处是增加了随机误差项e, 因变量y由 自变量x 和 随机误差e 共同确定,即自变量x只解 释部分y的变化,在统计中,我们也把自变量x称为解释变量,因变 量y称为预报变量.
课前探究学习
课堂讲练互动
【变式1】 以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y和房屋的面积x 的数据:
房屋面积/m2 115 110 80 135 105 销售价格/万元 24.8 21.6 18.4 29.2 22
(1)画出数据对应的散点图; (2)求线性回归方程,并在散点图中加上回归直线; (3)据(2)的结果估计当房屋面积为150 m2时的销售价格.
1.1 回归分析的基本思想及其初步应用
课前探究学习
课堂讲练互动
【课标要求】 1.了解随机误差、残差、残差分析的概念; 2.会用残差分析判断线性回归模型的拟合效果; 3.掌握建立回归模型的步骤; 4.通过对典型案例的探究,了解回归分析的基本思想方法
和初步应用.
课前探究学习
课堂讲练互动
【核心扫描】 1.利用散点图分析两个变量是否存在相关关系,求线性回归方
6
所以
(yi-y^ i)2≈0.013
6
18,
(yi- y )2=14.678 4.
i=1
i=1
所以,R2=1-01.40.16378184≈0.999 1, 回归模型的拟合效果较好.
人教课标版高中数学选修1-2《回归分析的基本思想及初步应用---第一课时》名师课件2

45
会求回归直线的方程吗?
40 150 155 160 165 170 175 180
yˆ bˆx aˆ
n
n
(xi x)( yi y)
xi yi n x y
bˆ i1 n
(xi x)2
i1 n
xi 2
2
nx
i1
i1
x, y aˆ y bˆx
x
1 n
n i 1
xi , y
1. 画散点图 2. 了解最小二乘法
的思想 3. 求回归直线方程
y=bx+a
4. 用回归直线方程 解决应用问题
选修1-2——统计案例
5. 引入线性回归模型
y=bx+a+e
6. 了解模型中随机误差项e产 生的原因
7. 了解相关指数 R2 和模型拟 合的效果之间的关系
8. 了解残差图的作用
9. 利用线性回归模型解决一类 非线性回归问题
复习引入
必修3(第二章 统计)知识结构
收集数据
(随机抽样)
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 分 系 用样本 用样本
线
单层 统 随抽 抽 机样 样 抽
的频率 分布估 计总体
数字特 征估计 总体数
性 回 归 分
样
分布
字特征
析
复习引入
比《数学3》中“回归”增加的内容
数学3——统计
i1 n
xi2
2
nx
i1
i1
1 n
x n i1 xi
y
1 n
n i 1
yi
aˆ Y bˆX
回归直线必过样本点的中心 (x, y)
新课讲解
最新-高中数学 18《回归分析》课件 北师大版选修1-2 精品

i 1
i1
i1
上式中三项平方和的意义如下:
m
( yi y)2
i1
m
( yˆi y)2
i1
m
( yi yˆi )2
i1
代表在试验范围内,观测值 yi 总 的波动情况,称此为总平方和。
代表 x 变化所引起的 y 值变化大小的量, 即yi 波动中,可以通过回归方程计算出 来的那一部分,称之为回归平方和。
如果误差服从正态分布,则概率 P(e1, e2, …, em)为:
P(e1, e2 ,, em )
1
2
exp
m(
i 1
yi
2
yˆi )2
2
(5—6)
当P最大时,求得的曲线就应当是最佳形式。从图5-1a中可以看
出,显然,此时下式应最小:
S
m
( yi
yˆi
)2
m
ei
2
i 1
i 1
(5—7)
即残差平方和最小,这就是最小二乘法原理的由来。
m
m
m
( xi )2
lxx (xi x)2 xi 2
i 1
i 1
i 1
m
m
令
m
m
( yi )2
l yy ( yi y)2 yi 2
i 1
i 1
i 1
m
5-21
m
m
m
m
( xi )( yi )
lxy (xi x)(yi y) xi yi i1
i 1
i 1
i 1
完成表5-2的计算,就可得到回归直线方程:
yˆ 3.21x 45.01 5-23
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
高二数学人教A版选修1-2课件:1.1 回归分析的基本思想及其初步应用

知识精要
典题例解
迁移应用
由图可知,残差点比较均匀地分布在水平带状区域中,说明选用的模型比较合适. (4)计算得相关指数R2=0.985 5,说明了该运动员成绩的差异有98.55%是由训练次数引起的.
一 二三
知识精要
典题例解
迁移应用
为了研究三月下旬的平均气温x(℃)与四月二十日前棉花害虫化蛹高峰日y(日)的关系,某地观察了2008年至 2013年间的情况,得到下面数据表:
一 二三
知识精要
【例2】 某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下:
典题例解
迁移应用
训练次数(x) 30 33 35 37 39 44 46 50
成绩(y)
30 34 37 39 42 46 48 51
(1)作出散点图; (2)求出线性回归方程; (3)作出残差图,并说明模型的拟合效果; (4)计算R2,并说明其含义. 思路分析:先画出散点图,确定是否具有线性相关关系,求出回归方程,再求出残差,确定模型的拟合效果和R2 的含义.
其估计值为
���^��������� =yi-���^��������� =yii=-���1^���,2x,…i-���,^n���,,
���^���称������ 为相应于点(xi,yi)的残差.
目标导航
预习导引
1234
3.回归模型拟合效果的刻画
类别 特点
残差图法
残差点比较均匀 地落在水平的带 状区域中,说明选 用的模型比较合 适,这样的带状区 域的宽度越窄,说 明模型拟合精度 越高
5
∑ ���������2��� =882+762+732+662+632=27 174.
高中数学 1.2 回归分析课件 新人教B版选修12

n
∑xiyi-n x y
i=1 n
=______i∑_=_1x_i2_-__n_x_2_________________
^
^
y -b x
a=______________________________
2.相关系数
n
∑ xi- x yi- y
i=1
n
∑ xi- x 2∑yi- y 2
______________. ②如果|r|≤r0|.r0|5>,r0我.05 们没有理由_________________. 线性相关关系
拒绝原来的假设
1.下列属于相关关系的是( ) A.利息与利率 B.居民收入与储蓄存款 C.电视机产量与苹果产量 D.某种商品的销售额与销售价格 [答案] B [解析] 由属于相关关系可选B.
计
r=______i=_1___________________________
算
n
∑xiyi-n x y
i=1
n
n
∑x2i -n x 2∑y2i - y 2 =______i_=_1 _______质
范围
线性相关 程度
|r|≤1 |r|越接近1,线性相关程度__越__强____; |r|越接近0,线性相关程度__越__弱____.
[解析] 由于问题中要求根据身高预报体重,因此选取身高 为自变量x,真实体重为因变量y,作散点图.
从图中可以看出,样本点呈条状分布,身高和体重有比较好 的线性相关关系,因此可以用线性回归方程刻画它们之间 的关系.
8
xi- x yi- y
^ i=1
根据教材中的公式b=
和a^=
y
^
-b
成才之路·数学
∑xiyi-n x y
i=1 n
=______i∑_=_1x_i2_-__n_x_2_________________
^
^
y -b x
a=______________________________
2.相关系数
n
∑ xi- x yi- y
i=1
n
∑ xi- x 2∑yi- y 2
______________. ②如果|r|≤r0|.r0|5>,r0我.05 们没有理由_________________. 线性相关关系
拒绝原来的假设
1.下列属于相关关系的是( ) A.利息与利率 B.居民收入与储蓄存款 C.电视机产量与苹果产量 D.某种商品的销售额与销售价格 [答案] B [解析] 由属于相关关系可选B.
计
r=______i=_1___________________________
算
n
∑xiyi-n x y
i=1
n
n
∑x2i -n x 2∑y2i - y 2 =______i_=_1 _______质
范围
线性相关 程度
|r|≤1 |r|越接近1,线性相关程度__越__强____; |r|越接近0,线性相关程度__越__弱____.
[解析] 由于问题中要求根据身高预报体重,因此选取身高 为自变量x,真实体重为因变量y,作散点图.
从图中可以看出,样本点呈条状分布,身高和体重有比较好 的线性相关关系,因此可以用线性回归方程刻画它们之间 的关系.
8
xi- x yi- y
^ i=1
根据教材中的公式b=
和a^=
y
^
-b
成才之路·数学
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8 21.06 64 168.5
∑
36 104.66 204 560.1
23.03.20其 22 x 中 n xi : 4 .5 0y n yi 1.0 38
8
(3)求线性回归方程:
y=3.5361+2.1214x
23.03.2022
9
3、 回归分析的基本步骤:
画散点图 列表
求回归方程
23.03.2022
43、富人靠资本赚钱,穷人靠知识致 富。 44、顾客后还有顾客,服务的开始才 是销售 的开始 。 45、生活犹如万花筒,喜怒哀乐,酸 甜苦辣 ,相依 相随, 无须过 于在意 ,人生 如梦看 淡一切 ,看淡 曾经的 伤痛, 好好珍 惜自己 、善待 自己。
46、有志者自有千计万计,无志者只 感千难 万难。 47、苟利国家生死以,岂因祸福避趋 之。 48、不要等待机会,而要创造机会。
线
性
回
归
分
析
2
问题1:现实生活中两个变量间的关系有哪些? 不相关
函数关系 1、两个变量的关系
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。 23.03.2022
3
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
49、如梦醒来,暮色已降,豁然开朗 ,欣然 归家。 痴幻也 好,感 悟也罢 ,在这 青春的 飞扬的 年华, 亦是一 份收获 。犹思 “花开 不是为 了花落 ,而是 为了更 加灿烂 。 50、人活着要呼吸。呼者,出一口气 ;吸者 ,争一 口气。 51、如果我不坚强,那就等着别人来 嘲笑。
52、若不给自己设限,则人生中就没 有限制 你发挥 的藩篱 。 53、希望是厄运的忠实的姐妹。 54、辛勤的蜜蜂永没有时间悲哀。 55、领导的速度决定团队的效率。
62、一切的一切,都是自己咎由自取 。原来 爱的太 深,心 有坠落 的感觉 。 63、命运不是一个机遇的问题,而是 一个选 择问题 ;它不 是我们 要等待 的东西 ,而是 我们要 实现的 东西。
64、每一个发奋努力的背后,必有加 倍的赏 赐。 65、再冷的石头,坐上三年也会暖。
时间y
85195
8
2
(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
2(33.03).2预022测加工200个零件需花费多少时间?
18
分析:这是一个回归分析ห้องสมุดไป่ตู้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。
作散点图如下:不难看出x,y成线性相关。
选修1-2
回归分析
(一)
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1
回顾:必修3(第二章 统计)知识结构
收集数据
(随机抽样)
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
简分 系 单层 统 随抽 抽 机样 样 抽 样
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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
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18、我终于累了,好累,好累,于是 我便爱 上了寂 静。 19、只有收获,才能检验耕耘的意义 ;只有 贡献, 方可衡 量人生 的价值 。
20、赚钱之道很多,但是找不到赚钱 的种子 ,便成 不了事 业家。 21、追求让人充实,分享让人快乐。
22、世界上那些最容易的事情中,拖 延时间 最不费 力。 23、上帝助自助者。
6、无论你正遭遇着什么,你都要从落魄 中站起 来重振 旗鼓, 要继续 保持热 忱,要 继续保 持微笑 ,就像 从未受 伤过一 样。
7、生命的美丽,永远展现在她的进取之 中;就 像大树 的美丽 ,是展 现在它 负势向 上高耸 入云的 蓬勃生 机中;像 雄鹰的 美丽, 是展现 在它搏 风击雨 如苍天 之魂的 翱翔中;像江河 的美丽 ,是展 现在它 波涛汹 涌一泻 千里的 奔流中 。
56、成功与不成功之间有时距离很短 只要后 者再向 前几步 。 57、任何的限制,都是从自己的内心 开始的 。
58、伟人所达到并保持着的高处,并 不是一 飞就到 的,而 是他们 在同伴 誉就很 难挽回 。 59、不要说你不会做!你是个人你就 会做!
60、生活本没有导演,但我们每个人 都像演 员一样 ,为了 合乎剧 情而认 真地表 演着。 61、所谓英雄,其实是指那些无论在 什么环 境下都 能够生 存下去 的人。5、心情 就像衣 服,脏 了就拿 去洗洗 ,晒晒 ,阳光 自然就 会蔓延 开来。 阳光那 么好, 何必自 寻烦恼 ,过好 每一个 当下, 一万个 美丽的 未来抵 不过一 个温暖 的现在 。
时刻 x/s
1
2
3
4
5
6
7
8
位置观
测值 5.54 7.52 10.02 11.73 15.69 16.12 16.98 21.06 y/cm
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6
解:(1)作出散点图
25
20
15 系列1
10
5
0
0
2
4
6
8
10
从散点图看出,样本呈直线趋势,时间x与位置
观测值y有较好的线性关系,可以用线性回归方
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14
解:作出散点图
1400
1200
1000
800
系列1
600
400
200
0
0
10
20
30
40
50
60
从散点图看出,这些点在一条直线附近,可以 用线性回归方程刻画它们之间的关系.
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15
列表 i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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∑
xi
yi
xi2
xiyi
(1)所用的确定性函数不恰当;
(2)忽略了某些因素的影响;
(3)存在观测误差。
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对于线性回归模型 yabx
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.
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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。
30、不屈不挠的奋斗是取得胜利的唯 一道路 。 31、生活中若没有朋友,就像生活中 没有阳 光一样 。
32、任何业绩的质变,都来自于量变 的积累 。 33、空想会想出很多绝妙的主意,但 却办不 成任何 事情。 34、不大可能的事也许今天实现,根 本不可 能的事 也许明 天会实 现。 35、再长的路,一步步也能走完,再 短的路 ,不迈 开双脚 也无法 到达。
❖ 当x=55 时,y=1322.506(百万)
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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 2 3 4 5 6 70 80 90 10
(x)
00000
0
个
加工 62 6 7 8 8 9 102 10 115 12
程刻画它们之间的关系.
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7
(2) 列表
i
xi
yi
xi2
xiyi
1
1
5.54
1
5.54
2
2
7.52
4 15.04
3
3 10.02 9 30.06
4
4 11.73 16 46.92
5
5 15.69 25 78.45
6
6 16.12 36 96.72
7
7 16.98 49 118.9
8
36、失败者任其失败,成功者创造成 功。 37、世上没有绝望的处境,只有对处 境绝望 的人。
38、天助自助者,你要你就能。 39、我自信,故我成功;我行,我一 定能行 。 40、每个人都有潜在的能量,只是很 容易: 被习惯 所掩盖 ,被时 间所迷 离,被 惰性所 消磨。
41、从现在开始,不要未语泪先流。 42、造物之前,必先造人。
8、有些事,不可避免地发生,阴晴圆缺 皆有规 律,我 们只能 坦然地 接受;有些事 ,只要 你愿意 努力, 矢志不 渝地付 出,就 能慢慢 改变它 的轨迹 。
9、与其埋怨世界,不如改变自己。管好 自己的 心,做 好自己 的事, 比什么 都强。 人生无 完美, 曲折亦 风景。 别把失 去看得 过重, 放弃是 另一种 拥有;不要经 常艳羡 他人, 人做到 了,心 悟到了 ,相信 属于你 的风景 就在下 一个拐 弯处。
5700
7140
8640
10350
1220 0
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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?
的情况.
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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:
yˆ bˆx aˆ
n
(xi X )( yi Y )
bˆ i1 n
(X i X )2
i 1
aˆYbˆX 23.03.2022