最小二乘法线性详细说明精选课件PPT
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第二章--最小二乘法和线性回归PPT课件
▪ (5)ut~N 0,2,即残差项服从正态分布
-
22
▪ (二)最小二乘估计量的性质
▪ 如果满足假设(1)-(4),由最小二乘法得到的估
计量ˆ 、ˆ 具有一些特性,它们是最优线性无
偏估计量(Best Linear Unbiased Estimators, 简记BLUE)。
-
23
▪ 估计量(estimator):意味着ˆ 、ˆ 是包含着
图2-4 TSS、ESS、RSS的关系
-
37
▪
拟合优度
R2
=
ESS TSS
▪ 因为 TSS=ESS+RSS
(2.37) (2.38)
▪ 所以 R2=ESSTSSRSS1RS(S2.39) TSS TSS TSS
R20,1
▪ R2越大,说明回归线拟合程度越好;R2越小,说 明回归线拟合程度越差。由上可知,通过考察R2 的大小,我们就能粗略地看出回归线的优劣。
结果变量
原因变量
(effect variable); (causal variable)
-
10
▪ α、β为参数(parameters),或称回归系数 (regression coefficients);
▪ ut通常被称为随机误差项(stochastic error term),或随机扰动项(random disturbance term),简称误差项,
其中t(=1,2,3,…..,T)表示观测数。 式(2.3)即为一个简单的双变量回归模型(因其仅 具有两个变量x, y)的基本形式。
-
9
▪ 其中yt被称作因变量 ▪ xt被称作自变量
(dependent variable)、(independent variable)、
-
22
▪ (二)最小二乘估计量的性质
▪ 如果满足假设(1)-(4),由最小二乘法得到的估
计量ˆ 、ˆ 具有一些特性,它们是最优线性无
偏估计量(Best Linear Unbiased Estimators, 简记BLUE)。
-
23
▪ 估计量(estimator):意味着ˆ 、ˆ 是包含着
图2-4 TSS、ESS、RSS的关系
-
37
▪
拟合优度
R2
=
ESS TSS
▪ 因为 TSS=ESS+RSS
(2.37) (2.38)
▪ 所以 R2=ESSTSSRSS1RS(S2.39) TSS TSS TSS
R20,1
▪ R2越大,说明回归线拟合程度越好;R2越小,说 明回归线拟合程度越差。由上可知,通过考察R2 的大小,我们就能粗略地看出回归线的优劣。
结果变量
原因变量
(effect variable); (causal variable)
-
10
▪ α、β为参数(parameters),或称回归系数 (regression coefficients);
▪ ut通常被称为随机误差项(stochastic error term),或随机扰动项(random disturbance term),简称误差项,
其中t(=1,2,3,…..,T)表示观测数。 式(2.3)即为一个简单的双变量回归模型(因其仅 具有两个变量x, y)的基本形式。
-
9
▪ 其中yt被称作因变量 ▪ xt被称作自变量
(dependent variable)、(independent variable)、
最小二乘估计课件(43张)
栏目导航
30
2.已知变量 x,y 有如下对应数据:
x
1
2
3
4
y
1
3
4
5
(1)作出散点图;
(2)用最小二乘法求关于 x,y 的回归直线方程.
栏目导航
[解] (1)散点图如下图所示.
31
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(2) x =1+2+4 3+4=52, y =1+3+4 4+5=143,
4
i∑=1xiyi=1+6+12+20=39, i∑=41x2i =1+4+9+16=30, b=393-0-4×4×52×521243=1130,
(1)判断它们是否有相关关系,若有相关关系,请作一条拟合直 线;
(2)用最小二乘法求出年龄关于脂肪的线性回归方程.
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25
[思路探究] (1)作出散点图,通过散点图判断它们是否具有相关 关系,并作出拟合直线;
(2)利用公式求出线性回归方程的系数 a,b 即可.
栏目导航
26
[解] (1)以 x 轴表示年龄,y 轴表示脂肪含量(百分比),画出散 点图,如下图.
32
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a=143-1130×52=0, 故所求回归直线方程为 y=1130x.
33
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34
1.求回归直线的方程时应注意的问题 (1)知道 x 与 y 呈线性相关关系,无需进行相关性检验,否则应首先进 行相关性检验.如果两个变量之间本身不具有相关关系,或者说,它们之
间的相关关系不显著,即使求出回归方程也是毫无意义的,而且用其估计
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8
2.下表是 x 与 y 之间的一组数据,则 y 关于 x 的线性回归方程 y
=bx+a 必过( )
x
30
2.已知变量 x,y 有如下对应数据:
x
1
2
3
4
y
1
3
4
5
(1)作出散点图;
(2)用最小二乘法求关于 x,y 的回归直线方程.
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[解] (1)散点图如下图所示.
31
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(2) x =1+2+4 3+4=52, y =1+3+4 4+5=143,
4
i∑=1xiyi=1+6+12+20=39, i∑=41x2i =1+4+9+16=30, b=393-0-4×4×52×521243=1130,
(1)判断它们是否有相关关系,若有相关关系,请作一条拟合直 线;
(2)用最小二乘法求出年龄关于脂肪的线性回归方程.
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25
[思路探究] (1)作出散点图,通过散点图判断它们是否具有相关 关系,并作出拟合直线;
(2)利用公式求出线性回归方程的系数 a,b 即可.
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26
[解] (1)以 x 轴表示年龄,y 轴表示脂肪含量(百分比),画出散 点图,如下图.
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a=143-1130×52=0, 故所求回归直线方程为 y=1130x.
33
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34
1.求回归直线的方程时应注意的问题 (1)知道 x 与 y 呈线性相关关系,无需进行相关性检验,否则应首先进 行相关性检验.如果两个变量之间本身不具有相关关系,或者说,它们之
间的相关关系不显著,即使求出回归方程也是毫无意义的,而且用其估计
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8
2.下表是 x 与 y 之间的一组数据,则 y 关于 x 的线性回归方程 y
=bx+a 必过( )
x
回归分析基本方法最小二乘法课件
最小二乘法的数学模型
最小二乘法的数学模型通常表示为线性方程组,其中包含自变量和因变量之间的 关系。
该方程组可以通过矩阵形式表示,以便于计算和分析。
最小二乘法的求解过程
数据准 备
01
02
数据收集
数据清洗
03 特征选择
模型建立
确定模型形式
拟合模型
模型诊断
模型评估
准确性评估
、 。
解释性评估
鲁棒性评估 预测性能评估
VS
在金融数据分析中,最小二乘法可以 通过对历史金融数据进行线性回归分 析,找到金融市场的变化规律和趋势, 从而进行投资决策和风险管理。这种 方法在股票、债券、期货等领域有广 泛应用。
生物统计学
总结
最小二乘法的原理 最小二乘法的应用 最小二乘法的优缺点
展望
01
最小二乘法的改进方向
02
与其他方法的比较与结合
最小二乘法对数据的分布类型要求不 高,可以用于正态分布和非正态分布 的数据。
缺点
对异常值敏感
假设限制多
无法处理非线性关系
无法处理分类自变量
时间序列预测
金融数据分析
金融数据分析是指利用统计学和数据 分析方法对金融数据进行处理和分析 的过程。最小二乘法可以用于拟合金 融数据,建立金融模型,从而进行风 险控制、投资决策等。
• 回归分析简介
• 最小二乘法的实现步骤 • 最小二乘法的优缺点 • 最小二乘法的应用案例 • 总结与展望
回归分析的定义 01 02
回归分析的分类
线性因果关系研究 数据解释
最小二乘法的定 义
它常用于回归分析中,通过最小化预 测值与实际观测值之间的误差平方和, 来估计最佳参数。
回归分析基本方法最小二乘法课件
解方程组可以得到最佳参数值,使得预测值与实际观测值之 间的误差平方和最小化。
03
CHAPTER
最小二乘法的实现步骤
数据准备
01
02
03
数据收集
收集相关数据,确保数据 来源可靠,覆盖面广,能 够反映研究对象的特征和 规律。
数据清洗
对数据进行预处理,如缺 失值填充、异常值处理、 数据类型转换等,以提高 数据质量。
在生物统计学中,最小二乘法可以通过对生物学数据进行分析,研究生物变量之间的关系和变化规律 ,从而为生物学研究和医学应用提供支持。这种方法在遗传学、流行病学、药理学等领域有广泛应用 。
06
CHAPTER
总结与展望
总结
最小二乘法的原理
最小二乘法是一种数学优化技术,通过最小化误差的平方 和来找到最佳函数匹配。在回归分析中,它用于估计两个 或多个变量之间的关系。
题的分析方法。
03
扩展到大数据和机器学习领域
随着大数据时代的到来,如何在大规模数据集上应用最小二乘法是一个
值得研究的方向。此外,机器学习算法中的一些优化技术也可以借鉴到
最小二乘法中,以加速计算和提高精度。
THANKS
谢谢
在所有线性无偏估计中,最小二乘法 的估计误差的方差最小,即它的估计 精度最高。
适合多种分布数据
最小二乘法对数据的分布类型要求不 高,可以用于正态分布和非正态分布 的数据。
缺点
对异常值敏感
假设限制多
最小二乘法对数据中的异常值非常敏感, 异常值可能会对回归线的拟合产生显著影 响。
最小二乘法要求误差项具有零均值、同方 差和无序列相关等假设,这些假设在现实 中往往难以完全满足。
最小二乘法的应用
最小二乘法-PPT课件
请用最小二乘法求出这两个变量之间的线性回归方程.
解 根据上表数据,可以计算出:x 4.5, y 25.5 其他数据如下表
-
19
i 1 2 3 4 5 6 7 8 合计
,
xi
yi
1
1
2
4
3
9
4
16
5
25
6
36
7
49
8
64
36
204
x2 i
xi yi
1
1
4
8
9
27
16
64
25
125
36
216
49
343
d bxi yi a b2 1
方法二:
xi,abix
yi a bxi 2 0 -
yabx
x
4
显然方法二能有效地表示点A与直线y=a+bx的距离, 而且比方法一计算更方便,所以我们用它来表示二者 之间的接近程度.
-
5
思考2.怎样刻画多个点与直线的接近程度? 提示:
例如有5个样本点,其坐标分别为(x1,y1),(x2, y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),与直 线y=a+bx的接近程度:
使上式达到最小值的直线y=a+bx就是所要求的直线, 这种方法称为最小二乘法.
-
7
思考3:怎样使 [y1 (a bx1)]2 [yn (a bxn )]2 达到最小值?
先来讨论3个样本点的情况
…………………①
-
8
3 a 2 - 2 ( a y - b x ) ( y 1 - b x 1 ) 2 ( y 2 - b x 2 ) 2 ( y 3 - b x 3 ) 2
解 根据上表数据,可以计算出:x 4.5, y 25.5 其他数据如下表
-
19
i 1 2 3 4 5 6 7 8 合计
,
xi
yi
1
1
2
4
3
9
4
16
5
25
6
36
7
49
8
64
36
204
x2 i
xi yi
1
1
4
8
9
27
16
64
25
125
36
216
49
343
d bxi yi a b2 1
方法二:
xi,abix
yi a bxi 2 0 -
yabx
x
4
显然方法二能有效地表示点A与直线y=a+bx的距离, 而且比方法一计算更方便,所以我们用它来表示二者 之间的接近程度.
-
5
思考2.怎样刻画多个点与直线的接近程度? 提示:
例如有5个样本点,其坐标分别为(x1,y1),(x2, y2),(x3,y3),(x4,y4),(x5,y5),与直 线y=a+bx的接近程度:
使上式达到最小值的直线y=a+bx就是所要求的直线, 这种方法称为最小二乘法.
-
7
思考3:怎样使 [y1 (a bx1)]2 [yn (a bxn )]2 达到最小值?
先来讨论3个样本点的情况
…………………①
-
8
3 a 2 - 2 ( a y - b x ) ( y 1 - b x 1 ) 2 ( y 2 - b x 2 ) 2 ( y 3 - b x 3 ) 2
回归直线方程—最小二乘法ppt课件
? ?
上面三种方法都有一定的道理,但总让人感到 可靠性不强.
回归直线与散点图中各点的位置用数学的方法 来描写应具有怎样的关系?
方法汇总
法一
1.选取两点作 直线 ps:使直线两 侧 的点的个 数根本一样。
法二
法三
1.画一条直线 2.丈量出各点 与它的间隔 3.挪动直线, 到达某一位置 使间隔的和最 小,丈量出此 时直线的斜率 与截距,得到 回归方程。
图
直 线
年 龄 23 27 39 41 45 49 50 53 54 56 57 58 60 61
脂 肪 9.5 17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2 29.6 30.2 31.4 30.8 33.5 35.2 34.6
思索:将表中的年龄作为x代入回归方程,看看 得出的数值与真实数值之间的关系,从中他领会 到了什么? y0.577x0.48
b
1
n
(xi x)2 1
a y b x
Q=(y1-bx1-a) 2+(y2-bx2-a) 2+…+(yn-bxn-a) 2 当a,b取什么值时,Q的值最小,即总体偏向最小
求线性回归方程的步骤:
(1)求平均数
;
(2)计算 xi与 yi 的乘积,再求
;
(3)计算
;
(4)将上述有关结果代入公式,写出回归 直线方程.
2.由一组 10 个数据(xi,yi)算得 x5, y10,
n
n
xiyi 58,4 xi229,2则 b= 2 ,a= 0 ,
i1
i1
回归方程为 y=2x .
下面讨论如何表达这些点与一条直线y=bx+a 之间的间隔。
最小二乘法的公式的探求过程如下:
上面三种方法都有一定的道理,但总让人感到 可靠性不强.
回归直线与散点图中各点的位置用数学的方法 来描写应具有怎样的关系?
方法汇总
法一
1.选取两点作 直线 ps:使直线两 侧 的点的个 数根本一样。
法二
法三
1.画一条直线 2.丈量出各点 与它的间隔 3.挪动直线, 到达某一位置 使间隔的和最 小,丈量出此 时直线的斜率 与截距,得到 回归方程。
图
直 线
年 龄 23 27 39 41 45 49 50 53 54 56 57 58 60 61
脂 肪 9.5 17.8 21.2 25.9 27.5 26.3 28.2 29.6 30.2 31.4 30.8 33.5 35.2 34.6
思索:将表中的年龄作为x代入回归方程,看看 得出的数值与真实数值之间的关系,从中他领会 到了什么? y0.577x0.48
b
1
n
(xi x)2 1
a y b x
Q=(y1-bx1-a) 2+(y2-bx2-a) 2+…+(yn-bxn-a) 2 当a,b取什么值时,Q的值最小,即总体偏向最小
求线性回归方程的步骤:
(1)求平均数
;
(2)计算 xi与 yi 的乘积,再求
;
(3)计算
;
(4)将上述有关结果代入公式,写出回归 直线方程.
2.由一组 10 个数据(xi,yi)算得 x5, y10,
n
n
xiyi 58,4 xi229,2则 b= 2 ,a= 0 ,
i1
i1
回归方程为 y=2x .
下面讨论如何表达这些点与一条直线y=bx+a 之间的间隔。
最小二乘法的公式的探求过程如下:
8.2.2一元线性回归模型的最小二乘估计课件(人教版)
ෝ =0.839x +28.957,令
ෝ=x,则
通过经验回归方程
x=179.733,即当父亲身高为179.733cm时,儿子的平均身
高与父亲的身高一样.
对于响应变量Y , 通过视察得到的数据称为观测值 , 通
ෝ为预测值. 视察值减去预测值称为
过经验回归方程得到的
残差.
残差是随机误差的估计结果,通过对残差的分析可判
叫做b,a的最小二乘估计.
求得的,ෝ
ഥ); 与相关系数
易得: 经验回归直线必过样本中心(ഥ
,
r符号相同.
对于上表中的数据,利
用我们学过的公式可以计算出
=0.839
,ෝ
=28.957,求出儿
子身高Y关于父亲身高x的经验
回归方程为
ŷ 0.839 x 28.957
相应的经验回归直线如图所示.
n i =1
n i =1
n
n
Q(a,b ) = ( yi - bxi - a ) = [ yi - bxi - ( y - bx ) + ( y - bx ) - a ]
2
i =1
n
2
i =1
= [( yi y ) b( xi - x ) + ( y - bx ) - a ]
2
i =1
i =1
综上,当a)( y y )
i
i
i =1
.
n
( x - x)
2
i
i =1
ˆ
ˆ
a
=
y
bx
时, Q到达最小.
ˆ aˆ 称为Y 关于x 的经验回归方程,也称
ෝ=x,则
通过经验回归方程
x=179.733,即当父亲身高为179.733cm时,儿子的平均身
高与父亲的身高一样.
对于响应变量Y , 通过视察得到的数据称为观测值 , 通
ෝ为预测值. 视察值减去预测值称为
过经验回归方程得到的
残差.
残差是随机误差的估计结果,通过对残差的分析可判
叫做b,a的最小二乘估计.
求得的,ෝ
ഥ); 与相关系数
易得: 经验回归直线必过样本中心(ഥ
,
r符号相同.
对于上表中的数据,利
用我们学过的公式可以计算出
=0.839
,ෝ
=28.957,求出儿
子身高Y关于父亲身高x的经验
回归方程为
ŷ 0.839 x 28.957
相应的经验回归直线如图所示.
n i =1
n i =1
n
n
Q(a,b ) = ( yi - bxi - a ) = [ yi - bxi - ( y - bx ) + ( y - bx ) - a ]
2
i =1
n
2
i =1
= [( yi y ) b( xi - x ) + ( y - bx ) - a ]
2
i =1
i =1
综上,当a)( y y )
i
i
i =1
.
n
( x - x)
2
i
i =1
ˆ
ˆ
a
=
y
bx
时, Q到达最小.
ˆ aˆ 称为Y 关于x 的经验回归方程,也称
最小二乘法线性详细说明.ppt
19
3. 回归方程的精度和相关系数
用最小二乘法确定a, b存在误差。 总结经验公式时,我们初步分析判断所假定
的函数关系是正确,为了解决这些问题,就 需要讨论回归方程的精度和相关性。 为了估计回归方程的精度,进一步计算数据
点 xi,yi 偏离最佳直线y=a+bx的大小,我们 引入概念——剩余标准差 s ,它反映着回
一种可能是各数据点与该线偏差较小,一种可能是各数据 点与该线偏差较大。
当R 1时,s 减小,一般的数据点越靠近最佳值两旁。两
变量间的关系线性相关,可以认为是线性关系,最佳直线 所反应的函数关系也越接近两变量间的客观关系。同时还 说明了测量的精密度高。
当条“R 最佳1时”,直线s 增。大然,而根,据数数据据点点与的“分最布佳,”也直许线能的得偏到差一过
14
根据二元函数求极值法,把③式对a和b分 别求出偏导数。得:
n
v2 i
i1
a n
2yi a bxi
4
v2 i
i1 2
b
yi a bxi xi
15
令④等于零,得:
n
n
yi na b xi 0
i1 n
i1
n
n
5
yixi
i1
a xi i1
b
x2 i
i1
0
解方程,得:
而且: b 1.993 0.006
31
第二节 二元线性回归
已知函数形式(或判断经验公式的函数形式)为 y a b1x1 b2x2
式中,均为独立变量,故是二元线性回归。 若有实验数据:
x1 x11, x12,......... .x1n x2 x21, x22,......... .x2n
3. 回归方程的精度和相关系数
用最小二乘法确定a, b存在误差。 总结经验公式时,我们初步分析判断所假定
的函数关系是正确,为了解决这些问题,就 需要讨论回归方程的精度和相关性。 为了估计回归方程的精度,进一步计算数据
点 xi,yi 偏离最佳直线y=a+bx的大小,我们 引入概念——剩余标准差 s ,它反映着回
一种可能是各数据点与该线偏差较小,一种可能是各数据 点与该线偏差较大。
当R 1时,s 减小,一般的数据点越靠近最佳值两旁。两
变量间的关系线性相关,可以认为是线性关系,最佳直线 所反应的函数关系也越接近两变量间的客观关系。同时还 说明了测量的精密度高。
当条“R 最佳1时”,直线s 增。大然,而根,据数数据据点点与的“分最布佳,”也直许线能的得偏到差一过
14
根据二元函数求极值法,把③式对a和b分 别求出偏导数。得:
n
v2 i
i1
a n
2yi a bxi
4
v2 i
i1 2
b
yi a bxi xi
15
令④等于零,得:
n
n
yi na b xi 0
i1 n
i1
n
n
5
yixi
i1
a xi i1
b
x2 i
i1
0
解方程,得:
而且: b 1.993 0.006
31
第二节 二元线性回归
已知函数形式(或判断经验公式的函数形式)为 y a b1x1 b2x2
式中,均为独立变量,故是二元线性回归。 若有实验数据:
x1 x11, x12,......... .x1n x2 x21, x22,......... .x2n
最小二乘法PPT课件
第2页/共74页
一、问题背景
• 在多数估计和曲线拟合的问题中,不论是 参数估计还是曲线拟合,都要求确定某些(或 一个)未知量,使得所确定的未知量能最好地 适应所测得的一组观测值,即对观测值提供 一个好的拟合。
• 解决这类问题最常用的方法就是最小二乘 法。
• 在一些情况下,即使函数值不是随机变量, 最小二乘法也可使用。
数
,aˆ1
,…,
aˆ2
。这样aˆk求出的参数叫参数的最小二乘估计。
第6页/共74页
正规方程
=最小
• 根据数学分析中求函数极值的条件:
共得k个方程,称正规方程,求此联立方程的解可得出诸参数估计值
(j=1,2,…,k)。 aˆ 等精度观测的情况,若诸观测值yi是不等精度的观测,即它们服从不 同的方差σi2的正态分布N(0,1),那么也不难证明,在这种情况下,最小二乘 法可改为:
正规方程(5—19)组,还可表示成如下形式
表示成矩阵形式为
第23页/共74页
线性参数正规方程的矩阵形式
又因
(5-21)
有 即 若令 则正规方程又可写成 若矩阵C是满秩的,则有
(5-22)
(5-22) (5-23)
第24页/共74页
的数学期望Xˆ
因 可见 Xˆ 是X的无偏估计。
式中Y、X为列向量(n ×1阶矩阵和t×l阶矩阵)
例5.3
• 试求例5.1中铜棒长度的测量精度。
已知残余误差方程为 将ti,li,值代人上式,可得残余误差为
第43页/共74页
(二)不等精度测量数据的精度估计
不等精度测量数据的精度估计与等精度测量数据的精度估计相似,只是公 式中的残余误差平方和变为加权的残余误差平方和,测量数据的单位权方差 的无偏估计为
一、问题背景
• 在多数估计和曲线拟合的问题中,不论是 参数估计还是曲线拟合,都要求确定某些(或 一个)未知量,使得所确定的未知量能最好地 适应所测得的一组观测值,即对观测值提供 一个好的拟合。
• 解决这类问题最常用的方法就是最小二乘 法。
• 在一些情况下,即使函数值不是随机变量, 最小二乘法也可使用。
数
,aˆ1
,…,
aˆ2
。这样aˆk求出的参数叫参数的最小二乘估计。
第6页/共74页
正规方程
=最小
• 根据数学分析中求函数极值的条件:
共得k个方程,称正规方程,求此联立方程的解可得出诸参数估计值
(j=1,2,…,k)。 aˆ 等精度观测的情况,若诸观测值yi是不等精度的观测,即它们服从不 同的方差σi2的正态分布N(0,1),那么也不难证明,在这种情况下,最小二乘 法可改为:
正规方程(5—19)组,还可表示成如下形式
表示成矩阵形式为
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线性参数正规方程的矩阵形式
又因
(5-21)
有 即 若令 则正规方程又可写成 若矩阵C是满秩的,则有
(5-22)
(5-22) (5-23)
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的数学期望Xˆ
因 可见 Xˆ 是X的无偏估计。
式中Y、X为列向量(n ×1阶矩阵和t×l阶矩阵)
例5.3
• 试求例5.1中铜棒长度的测量精度。
已知残余误差方程为 将ti,li,值代人上式,可得残余误差为
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(二)不等精度测量数据的精度估计
不等精度测量数据的精度估计与等精度测量数据的精度估计相似,只是公 式中的残余误差平方和变为加权的残余误差平方和,测量数据的单位权方差 的无偏估计为
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1
一 是物理量y与x间的函数关系已经确定, 只有其中的常数未定(及具体形式未定) 时,根据数据点拟合出各常数的最佳值。
二 是在物理量y与x间函数关系未知时,从 函数点拟合出y与x函数关系的经验公式以 及求出各个常数的最佳值。
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解决问题的办法
寻找变量之间直线关系的方法很多。于是,再接下 来则是从众多方法中,寻找一种优良的方法,运用 方法去求出线性模型—y=a+bx+u中的截距a= ?; 直线的斜率b= ? 正是是本章介绍的最小二乘法。
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由于实验数据总是存在着误差,所以,把各组数据 代入(1)式中,两边并不相等。相应的作图时,数据 点也并不能准确地落在公式对应的直线上,如图所 示。由图一还可以看出第i个数据点与直线的偏差为:
vi yi2 xi2 (1)
如果测量时,使x较之y的偏差很小,以致可以忽略 (即Δxi很小 )时,我们可以认为x的测量是准确的, 而数据的偏差,主要是y的偏差,因而有:
5
从图上虽可看出,个子高的父亲确有生出个子高的 儿子的倾向,同样地,个子低的父亲确有生出个子 低的儿子的倾向。得到的具体规律如下:
yabxu
yˆ84.330.51x6
如此以来,高的伸进了天,低的缩入了地。他百思 不得其解,同时又发现某人种的平均身高是相当稳 定的。最后得到结论:儿子们的身高回复于全体男 子的平均身高,即“回归”——见1889年F.Gallton 的论文《普用回归定律》。
在处理数据时,常要把实验获得的一系
列数据点描成曲线表反映物理量间的关系。 为了使曲线能代替数据点的分布规律,则 要求所描曲线是平滑的,既要尽可能使各 数据点对称且均匀分布在曲线两侧。由于 目测有误差,所以,同一组数据点不同的 实验者可能描成几条不同的曲线(或直线), 而且似乎都满足上述平滑的条件。那么, 究竟哪一条是最曲线呢?这一问题就是 “曲线拟合”问题。一般来说,“曲线拟 合”的任务有两个:
b2
2 (
vi2 )2
ab
4 n
x2 i
x 2 i4x2 ix 2 n4nxi x2 0
所以⑥⑦式求出的a, b可使为极小值。因而由a, b 所确定的曲线y=a+bx就是用最小二乘法拟合的最 佳曲线。
由于已知函数形式为非线性时,可用变量代换法 “曲线改直”使函数变为线性关系,因而最小二 乘法就有更普遍的意义。
后人将此种方法普遍用于寻找变量之间的规律
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最小二乘法的地位与作用
现在回归分析法已远非道尔顿的本意,已经成 为探索变量之间关系最重要的方法,用以找出 变量之间关系的具体表现形式。
后来,回归分析法从其方法的数学原理——误 差平方和最小出发,改称为最小二乘法。
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最小二乘法的思路
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2. 经验公式的线性回归—函数形式未知
由于经验公式的函数形式是未知的,因而恰 当地选择经验公式的函数形式就成了曲线拟 合中的重要问题。
vi yi yi a bxi ②
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我们的目的是根据数据点确定回归常数a和b, 并且希望确定的a和b能使数据点尽量靠近直线 能使v尽量的小。由于偏差v大小不一,有正有 负,所以实际上只能希望总的偏差(vi2)最小。
所谓最小二乘法就是这样一个法则,按照这个 法则,最好地拟合于各数据点的最佳曲线应使 各数据点与曲线偏差的平方和为最小。
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第一节 一元线性拟合
1. 函数形式已知
数学推证过程
1.已知函数为线性关系,其形式为:
y=a+bx
(1)
式中a, b为要用实验数据确定的常数。此类方 程叫线性回归方程,方程中的待定常数a, b叫 线性回归系数。
由实验测得的数据是
x= x1, x2,………. xn 时,
对应的y值是y= y1,y2,…….yn
系时,建立了回归分析法。
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父亲的身高与儿子的身高之间关系的研究
1889年F.Gallton和他的朋友K.Pearson收集了 上千个家庭的身高、臂长和腿长的记录
企图寻找出儿子们身高与父亲们身高之间关系 的具体表现形式
下图是根据1078个家庭的调查所作的散点图 (略图)
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1.为了精确地描述Y与X之间的关系,必须使用这 两个变量的每一对观察值,才不至于以点概面。
2.Y与X之间是否是直线关系(协方差或相关系 数)?若是,将用一条直线描述它们之间的关系。
3.什么是最好?—找出判断“最好”的原则。 最好指的是找一条直线使得这些点到该直线的纵 向距离的和(平方和)最小。
所得直线可靠吗?怎样衡量所得直线的可靠性?
最后才是如何运用所得规律——变量的线性关系?
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最小二乘法产生的历史
最小二乘法最早称为回归分析法。由著名的英 国生物学家、统计学家道尔顿(F.Gallton)— —达尔文的表弟所创。
早年,道尔顿致力于化学和遗传学领域的研究。 他研究父亲们的身高与儿子们的身高之间的关
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公式⑥⑦式中:
sxy xiyi
xi yi n
sxx
x2 i
xi 2 n
x xi n
从④不难求出对a, b的二阶偏导数为:
2
vi2 a 2
2n
2
vi2 b 2
2
xi 2
2
vi2
ab
2
xi
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2
v2 i
a2
2
v2 i
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由最小二乘法确定a和b
首先,求偏差平方和,将②式两边平方后相加, 得:
n
n
2
vi2 yi a bxi ③
i1 i1
显然,vi2是a, b的函数。按最小二乘法,当a, b选择适当,能使为最小时y=a+bx才是最佳曲 线。
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根据二元函数求极值法,把③式对a和b分 别求出偏导数。得:
n
v2 i
i1
a n
2yi a bxi
4
v2 i
i1 2
b
yi a bxi xi
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令④等于零,得:
n
n
yi na b xi 0
i1 n
i1
n
n
5
yixi
i1
a xi i1
b
x2 i
i1
0
解方程,得:
b sxy sxx ⑥
a y bx ⑦