数学建模讲义——线性回归分析
线性回归分析教程ppt
04
线性回归分析的应用
预测与决策
销售预测
通过分析历史销售数据，建立线性回归模型，预测未来销售趋势，为企业的生产和库存管理提供决策 依据。
投资决策
利用线性回归分析评估投资项目的潜在收益和风险，帮助投资者做出明智的决策。
市场细分与定位
市场细分
通过线性回归分析，识别不同消费群体 的特征和需求，将市场细分为不同的子 市场，以便更有针对性地进行营销。
影响预测精度。
数据不平衡
03
在某些情况下，某些类别的样本数量过少，可能导致模型对少
数类别的预测能力不足。
样本选择偏差
过拟合
训练数据集过小或过于特定，导致模型对训练数据过度拟合，而 对新数据预测能力不足。
欠拟合
训练数据集过大或过于复杂，导致模型过于简单，无法捕捉到数 据中的复杂模式。
选择偏差
由于某些原因（如实验设计、数据收集过程等），训练数据可能 存在选择偏差，导致模型预测能力下降。
通过残差分析、决定系数、显著性检 验等统计方法对模型进行检验，评估 模型的拟合效果。
多重共线性问题
多重共线性定义
多重共线性是指线性回归模型中自变量 之间存在高度相关或完全相关的情况。
多重共线性的诊断
通过计算自变量之间的相关系数、条 件指数、方差膨胀因子等方法诊断多
重共线性。
多重共线性的影响
多重共线性会导致模型不稳定、参数 估计不准确、甚至出现完全的多重共 线性。
பைடு நூலகம்
VS
定位策略
基于线性回归分析的结果，确定目标市场 和产品定位，制定有效的市场推广策略。
成本预测与控制
成本预测
通过分析历史成本数据，建立线性回归模型，预测未来的生产成本，为企业制定合理的 价格策略提供依据。
线性回归分析PPT
分析宏观经济因素对微观 经济主体的影响，为企业 决策提供依据。
评估政策变化对经济的影 响，为政策制定提供参考。
市场分析
STEP 02
STEP 03
评估市场趋势和竞争态势， 为企业战略规划提供支持。
STEP 01
分析消费者行为和偏好， 优化产品设计和营销策略。
预测市场需求和销售量， 制定合理的生产和销售计 划。
参数解释
(beta_0) 是截距项，表示当所有自变量值为0时，因变量的值；(beta_1, beta_2, ..., beta_p) 是斜率项，表示自 变量变化一个单位时，因变量变化的单位数量。
线性回归分析的假设
线性关系
自变量和因变量之间存在线性关系， 即它们之间的关系可以用一条直线近 似表示。
01
02
无多重共线性
自变量之间不存在多重共线性，即它 们之间没有高度的相关性，每个自变 量对因变量的影响是独特的。
03
无异方差性
误差项的方差不随自变量的值变化。
无随机性
误差项是随机的，不包含系统的、可 预测的模式。
05
04
无自相关
误差项之间不存在自相关性，即一个 误差项与另一个误差项不相关。
Part
02
线性回归模型的建立
确定自变量与因变量
01
根据研究目的和数据特征，选择 与因变量相关的自变量，并确定 自变量和因变量的关系。
02
考虑自变量之间的多重共线性问 题，避免选择高度相关的自变量 。
散点图与趋势线
通过绘制散点图，观察自变量与因变 量之间的关系，了解数据的分布和趋 势。
根据散点图的分布情况，选择合适的 线性回归模型，如简单线性回归或多 元线性回归。
数学建模——线性回归分析实用精品教案
数学建模——线性回归分析实用精品教案一、教学内容本节课选自高中数学教材《数学建模》第四章“数据的拟合与回归”第二节“线性回归分析”。
详细内容包括：线性回归模型的建立，最小二乘法求解线性回归方程，线性回归方程的显著性检验，以及利用线性回归方程进行预测。
二、教学目标1. 理解线性回归分析的基本概念，掌握线性回归方程的建立方法。
2. 学会运用最小二乘法求解线性回归方程，并能解释线性回归方程的参数意义。
3. 能够对线性回归方程进行显著性检验，利用线性回归方程进行预测。
三、教学难点与重点教学难点：最小二乘法的推导和应用，线性回归方程的显著性检验。
教学重点：线性回归模型的建立，线性回归方程的求解及其应用。
四、教具与学具准备教具：多媒体课件，黑板，粉笔。
学具：计算器，草稿纸，直尺，铅笔。
五、教学过程1. 实践情景引入：展示一组关于身高和体重的数据，引导学生思考身高和体重之间的关系。
2. 例题讲解：（1）建立线性回归模型，引导学生根据散点图判断变量间的线性关系。
（2）利用最小二乘法求解线性回归方程，解释方程参数的意义。
（3）对线性回归方程进行显著性检验，判断方程的有效性。
3. 随堂练习：（1）给出另一组数据，让学生尝试建立线性回归模型并求解。
（2）对所求线性回归方程进行显著性检验，并利用方程进行预测。
六、板书设计1. 线性回归模型2. 最小二乘法3. 线性回归方程的显著性检验4. 线性回归方程的应用七、作业设计1. 作业题目：（1）根据给定的数据，建立线性回归模型，求解线性回归方程。
（2）对所求线性回归方程进行显著性检验，并利用方程预测某学生的体重。
2. 答案：（1）线性回归方程为：y = 0.8x + 50（2）显著性检验：F = 40.23，P < 0.01，说明线性回归方程具有显著性。
八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课学生对线性回归分析的理解和应用能力得到了提升，但仍有个别学生对最小二乘法的推导和应用感到困难，需要在课后加强辅导。
数学建模——线性回归分析82页PPT
2019/11/15
zhaoswallow
2
表1 各机组出力方案 （单位：兆瓦，记作MW）
方案\机组 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
1
2
3
4
5
6
7
8
120
73
180
80
125
125
81.1
90
133.02 73
180
80
125
125
81.1
90
3 -144.25 -145.14 -144.92 -146.91 -145.92 -143.84 -144.07 -143.16 -143.49 -152.26 -147.08 -149.33 -145.82 -144.18 -144.03 -144.32
4 119.09 118.63 118.7 117.72 118.13 118.43 118.82 117.24 117.96 129.58 122.85 125.75 121.16 119.12 119.31 118.84
5 135.44 135.37 135.33 135.41 135.41 136.72 136.02 139.66 137.98 132.04 134.21 133.28 134.75 135.57 135.97 135.06
6 157.69 160.76 159.98 166.81 163.64 157.22 157.5 156.59 156.96 153.6 156.23 155.09 156.77 157.2 156.31 158.26
ˆ0
ˆ1 xi )2
min
0 ,1
数学建模-回归分析
一、变量之间的两种关系 1、函数关系：y = f (x) 。
2、相关关系：X ，Y 之间有联系，但由 其中一个不能唯一的确定另一个的值。 如： 年龄 X ，血压 Y ； 单位成本 X ，产量 Y ； 高考成绩 X ，大学成绩 Y ； 身高 X ，体重 Y 等等。
二、研究相关关系的内容有
1、相关分析——相关方向及程度（第九章）。 增大而增大——正相关； 增大而减小——负相关。 2、回归分析——模拟相关变量之间的内在 联系，建立相关变量间的近似表达式 （经验 公式）（第八章）。 相关程度强，经验公式的有效性就强， 反之就弱。
三、一般曲线性模型 1、一般一元曲线模型
y = f ( x) + ε
对于此类模型的转换，可用泰勒展开 公式，把 在零点展开，再做简单的变 f ( x) 换可以得到多元线性回归模型。 2、一般多元曲线模型
y = f ( x1 , x2源自,⋯ , xm ) + ε
对于此类模型也要尽量转化为线性模 型，具体可参考其他统计软件书，这里不 做介绍。
ˆ ˆ ˆ ˆ y = b0 + b1 x1 + ⋯ + bm x m
2、利用平方和分解得到 ST , S回 , S剩。 3、计算模型拟合度 S ，R ，R 。 （1）标准误差（或标准残差）
S =
S剩 ( n − m − 1)
当 S 越大，拟合越差，反之，S 越小， 拟合越好。 （2）复相关函数
R =
2
仍是 R 越大拟合越好。 注： a、修正的原因：R 的大小与变量的个数以及样本 个数有关； 比 R 要常用。 R b、S 和 R 是对拟合程度进行评价，但S与 R 的分 布没有给出，故不能用于检验。 用处：在多种回归模型（线性，非线性）时， 用来比较那种最好；如：通过回归方程显著性检验 得到：
数学建模：用线性回归模型进行预测分析
数学建模：用线性回归模型进行预测分析1. 概述数学建模是一种利用数学方法和技巧来解决实际问题的过程。
其中，线性回归模型是最常用的预测分析方法之一，旨在建立一个线性关系来解释自变量（特征）与因变量（目标）之间的关系。
2. 线性回归模型基本原理线性回归模型是基于线性假设，即自变量与因变量之间存在线性关系。
它通过最小化残差平方和来估计自变量对因变量的影响，并确定最佳拟合直线。
2.1 数据集准备在构建线性回归模型之前，需要准备好相关数据集。
数据集应包含自变量和因变量，其中自变量可以是多维的。
2.2 模型训练使用训练集上的数据来训练线性回归模型。
训练过程通过求解最小二乘法方程得到一组最佳参数值。
2.3 模型评价为了评估线性回归模型的准确性，需要使用测试集上的数据进行预测，并计算预测值与真实值之间的误差。
常用指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R-squared）等。
3. 线性回归模型的应用场景线性回归模型可以应用于各种预测分析场景。
以下是一些常见的应用场景：3.1 经济学线性回归模型在经济学中常用于预测经济指标，例如GDP、通货膨胀率等。
通过建立一个线性关系，可以帮助经济学家进行政策制定和市场分析。
3.2 市场营销线性回归模型可以用于市场营销领域的广告效果预测、顾客购买意愿预测等。
通过分析不同因素对销售额的影响，可以制定更有效的市场推广策略。
3.3 医疗研究线性回归模型在医疗研究领域广泛应用。
它可以用来预测患者治疗效果、药物剂量与效果之间的关系等，为医生提供决策支持。
4. 线性回归模型的优缺点线性回归模型具有以下几个优点： - 易于理解和解释，模型结果可以直接转化为解释性语言。
- 计算速度快，适用于大规模数据集。
- 可以通过添加交互项和多项式特征来扩展模型的适应能力。
然而，线性回归模型也存在一些缺点： - 对于非线性关系的建模效果较差。
- 对异常值和离群点敏感。
- 对特征之间的相关性较为敏感，可能导致多重共线性问题。
数学建模中的线性回归分析
数学建模中的线性回归分析数学建模是一门综合性学科，融合了数学、统计学、物理学、工程学等多个学科的知识，旨在解决实际问题。
在数学建模中，线性回归分析是一种常见的方法，用于对数据进行建模和预测。
在本文中，我们将探讨线性回归分析在数学建模中的应用。
一、线性回归分析的基本原理线性回归分析是一种统计学方法，用于确定两个或多个变量之间的关系，并对未知变量进行预测。
在线性回归中，我们通常将一个变量称为因变量，而将另一个或多个变量称为自变量。
当只有一个自变量时，我们称之为简单线性回归；而当有多个自变量时，我们称之为多元线性回归。
简单线性回归模型可以表示为：Y = a + bX + e其中，Y表示因变量，X表示自变量，a表示截距，b表示斜率，e表示误差项。
我们的目标是通过最小化误差项的平方和来确定a和b的值，从而建立最优的线性回归方程。
在多元线性回归中，我们可以使用矩阵来表示线性回归方程：Y = Xb + e其中，Y, X, b, e的意义与简单线性回归的相同。
我们的目标是通过最小化误差项的平方和来确定b的值，从而建立多元线性回归方程。
二、线性回归分析在数学建模中的应用线性回归分析在数学建模中有着广泛的应用，以下是几个常见的例子：1. 市场营销在市场营销中，我们可以使用线性回归来预测销售额。
例如，我们可以收集销售额和广告费用的数据，通过建立线性回归模型来预测在不同的广告投入下，对销售额的影响。
2. 资源规划在资源规划中，我们可以使用线性回归来预测未来的能源需求。
例如，我们可以收集近年来的用电量和气温数据，通过建立线性回归模型来预测未来的用电量，并据此制定相应的能源供应计划。
3. 生态环境管理在生态环境管理中，我们可以使用线性回归来分析环境污染的来源。
例如，我们可以收集空气、水、土壤等指标的数据，通过建立线性回归模型来分析不同污染物的来源，以便制定相应的减排政策。
以上仅是线性回归分析在数学建模中的几个典型应用，实际上线性回归在其他领域中也有着广泛的应用，如金融、医学、物流等。
数学建模——线性回归分析实用教案
数学建模——线性回归分析实用教案一、教学内容二、教学目标1. 理解线性回归分析的基本概念，掌握线性回归方程的求解方法。
2. 能够运用最小二乘法建立线性回归模型，并解释模型的实际意义。
3. 学会分析线性回归方程的拟合效果，评价模型的准确性。
三、教学难点与重点教学难点：最小二乘法的推导和运用，线性回归方程的求解。
教学重点：线性回归模型的理解，线性回归方程的建立和应用。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备，黑板，粉笔。
2. 学具：直尺，圆规，计算器。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）利用多媒体展示一些实际数据，如身高与体重的关系，引导学生观察数据之间的关系。
2. 知识讲解（10分钟）介绍线性回归分析的基本概念，讲解最小二乘法的原理，推导线性回归方程的求解方法。
3. 例题讲解（15分钟）选取一道典型例题，演示如何利用最小二乘法建立线性回归模型，求解线性回归方程，并分析拟合效果。
4. 随堂练习（10分钟）学生独立完成一道类似的练习题，巩固所学知识。
5. 学生互动（5分钟）学生之间相互讨论，分享解题心得，教师点评并解答疑问。
概括本节课所学内容，布置课后作业，并提出一个拓展问题。
六、板书设计1. 黑板左侧：线性回归分析的基本概念，最小二乘法公式。
2. 黑板右侧：例题及解答过程，线性回归方程的求解步骤。
七、作业设计1. 作业题目：请利用最小二乘法求解下列数据的线性回归方程，并分析拟合效果。
数据如下：（x1, y1）, (x2, y2), , (xn, yn)2. 答案：根据最小二乘法，求解线性回归方程为：y = ax + b。
八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课学生对线性回归分析的理解程度，以及对最小二乘法的掌握情况。
2. 拓展延伸：引导学生思考非线性回归模型及其求解方法，为后续课程打下基础。
重点和难点解析1. 最小二乘法的推导和运用2. 线性回归方程的求解3. 线性回归模型的实践应用4. 作业设计中的数据分析和拟合效果评价一、最小二乘法的推导和运用1. 确保数据的线性关系：在实际应用中，需先判断数据之间是否存在线性关系，若不存在，则不适用最小二乘法。
线性回归分析课件
线性回归分析
24
01-03 回归分析的应用
两种回归分析工具使用总结： • 利用回归分析工具进行线性回归的优缺点如下： ① 优点：可以进行一元线性回归，也可以进行多元线性回归。 ② 缺点：只能进行线性回归，不能直接进行非线性回归。 • 利用散点图和趋势线进行回归分析的优缺点如下： ① 优点：不仅能进行线性回归，还能进行非线性回归。 ② 缺点：只能进行一元回归，不能进行多元回归。
线性回归分析
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01-03 回归分析的应用
案例分析：
表：小区超市的年销售额（百万元）与小区常住人口数（万人）统计表
线性回归分析
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01-03 回归分析的应用
分析步骤：(一)
线性回归分析
12
01-03 回归分析的应用
分析步骤：（二）
反映模型的拟合度
线性回归分析
13
01-03 回归分析的应用
分析步骤：（三） • 一元线性回归 y=kx+b
线性回归分析
5
01-02 回归分析的概念
• 分类
（1）回归分析按照涉及的变量多少，分为 一元回归分析 多元回归分析
（2）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 非线性回归分析线性回归分析601-02 回归分析的概念
• 步骤
线性回归分析
7
01-02 回归分析的概念
• 决定系数
当变量之间的关系可以用一个数学模型来模拟时，我们用决定系数（ R2）判定数学模型拟合效果的好坏。
利用Excel散点图和趋势线进行回归分析： 在现实生活中，很多社会经济现象是非线性发展的，此时数据点分布在 一条曲线附近，例如指数曲线、抛物线等。 将例中的直线模型改成指数模型，操作如下。
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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。
数学建模——线性回归分析实用教案
数学建模——线性回归分析实用教案一、教学内容本节课选自《数学建模与数学实验》教材第十章“回归分析”中的第一节“线性回归分析”。
具体内容包括线性回归模型的建立、参数估计、模型的检验及运用，重点探讨变量间线性关系的量化表达和预测分析。
二、教学目标1. 理解线性回归模型的基本概念，掌握线性回归方程的建立和求解方法。
2. 学会运用最小二乘法进行线性回归参数的估计，并能解释其实际意义。
3. 能够对线性回归模型进行显著性检验，评估模型的可靠性。
三、教学难点与重点难点：线性回归方程的求解方法，最小二乘法的原理及运用，模型的显著性检验。
重点：线性回归模型的建立，参数估计，模型的运用。
四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备，投影仪，黑板。
2. 学具：计算器，教材，《数学建模与数学实验》。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）展示一组数据，如某商品的需求量与价格之间的关系，引导学生思考如何量化这种关系。
2. 理论讲解（15分钟）介绍线性回归模型的基本概念，引导学生了解线性关系的量化表达。
讲解线性回归方程的建立，参数估计方法，强调最小二乘法的作用。
3. 例题讲解（15分钟）选取一个实际例子，演示如何建立线性回归模型，求解参数，并进行模型检验。
4. 随堂练习（10分钟）学生分组讨论，根据给出的数据，建立线性回归模型，求解参数，进行模型检验。
六、板书设计1. 黑板左侧：线性回归模型的基本概念，参数估计方法。
2. 黑板右侧：例题解答过程，模型检验步骤。
七、作业设计1. 作业题目：给出一组数据，要求学生建立线性回归模型，求解参数，进行模型检验。
讨论线性回归分析在实际问题中的应用。
2. 答案：线性回归模型参数的求解过程及结果。
模型检验的统计量及结论。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生掌握线性回归分析的基本方法，但部分学生对最小二乘法的理解仍需加强。
2. 拓展延伸：探讨非线性回归模型的建立和应用。
引导学生了解其他数学建模方法，如时间序列分析、主成分分析等。
数学建模__多元线性回归分析
m
能够
解 释Y 变 化 的 百 分 比 ， 其 值 愈 接 近 于 1， 说 明 模型对数据的拟合程度愈好。本例
133 . 7107 R 0 . 6008 222 . 5519
2
表 明 血 糖 含 量 变 异 的 60% 可 由 总 胆 固 醇 、 甘油 三脂、胰岛素和糖化血红蛋白的变化来解释。
Y X X X e 0 1 1 2 2 m m
Éɱ í ÉÉÉÉɱ ÉÉ Y ÉÉÉ ü Éɱ í ÉÉ× É± ÉÉ
X1 , X 2 ,, X m ÉÉÉÉÉÉ
é ÉÉɱ í É É ÉÉ ü × É 0 ÉÉÉÉÉ 1 , 2 ,, m ÉÉÉÉ ± Éɱ ÉÉɱ ÉÉ ±É X j ÉÉÉ ò ÉÉÉÉÉÉÉ ± Y ÉÉÉ ù ± É ÉÉÉ e ÉÉÉ m É× É± ÉÉÉ Y É °É ì É ó ÉÉÉ ú É ó É É ¨ÉÉÉ É
甘油三脂 (mmol/L) X2
1.90 1.64 3.56 1.07 2.32 0.64 8.50 3.00 2.11 0.63 1.97 1.97 1.93 1.18 2.06 1.78 2.40 3.67 1.03 1.71 3.36 1.13 6.21 7.92 10.89 0.92 1.20
糖化血 红蛋白(%) X4
8.2 6.9 10.8 8.3 7.5 13.6 8.5 11.5 7.9 7.1 8.7 7.8 9.9 6.9 10.5 8.0 10.3 7.1 8.9 9.9 8.0 11.3 12.3 9.8 10.5 6.4 9.6
血糖 (mmol/L) Y
2024年数学建模——线性回归分析实用精彩教案
2024年数学建模——线性回归分析实用精彩教案一、教学目标1.让学生理解线性回归分析的基本概念和方法。
2.培养学生运用线性回归分析解决实际问题的能力。
3.培养学生的团队协作精神和创新意识。
二、教学内容1.线性回归分析的基本概念2.线性回归方程的求解3.线性回归模型的检验4.实际案例分析与讨论三、教学过程1.导入同学们，大家好！今天我们要学习的是数学建模中的一种重要方法——线性回归分析。
在实际生活中，我们经常会遇到一些变量之间的关系，如何用数学的方法来描述这些关系呢？让我们一起学习线性回归分析的基本概念和方法。
2.线性回归分析的基本概念（1）线性回归模型：描述两个变量之间关系的数学模型，其中一个变量是自变量，另一个变量是因变量。
（2）线性回归方程：描述线性回归模型的数学方程，形式为y=a+bx，其中a是常数项，b是回归系数。
3.线性回归方程的求解（1）最小二乘法：求解线性回归方程的一种方法，通过使实际观测点到回归直线的距离平方和最小来确定回归系数。
（2）计算步骤：a.收集数据，绘制散点图。
b.根据散点图，初步判断变量之间是否存在线性关系。
c.利用最小二乘法求解回归系数。
d.写出线性回归方程。
4.线性回归模型的检验（1）拟合优度检验：通过计算判定系数R²来评估回归模型的拟合程度。
（2）假设检验：利用t检验和F检验来评估回归系数的显著性。
5.实际案例分析与讨论案例1：某地区房价与收入关系的研究（1）收集数据：收集某地区近年来的房价和收入数据。
（2）绘制散点图：观察房价和收入之间的关系。
（3）求解线性回归方程：利用最小二乘法求解回归系数。
（4）模型检验：计算判定系数R²，进行假设检验。
（5）结论：根据线性回归方程和模型检验结果，分析房价与收入之间的关系。
案例2：某企业产量与广告费用关系的研究（1）收集数据：收集某企业近年来的产量和广告费用数据。
（2）绘制散点图：观察产量和广告费用之间的关系。
数学建模-第13讲 回归分析详解
使用次数
10 11 12 13 14 15 16
增大容积
10.49 10.59 10.60 10.80 10.60 10.90 10.76
2021/7/5
15
11
10.5
10
9.5
9
8.5
8
7.5
7
6.5
6
2
4
6
8
10
12
14
16
散 点 图
此即非线性回归或曲线回归 问题（需要配曲线） 配曲线的一般方法是：
i 1
i 1
最小二乘法就是选择 0 和 1 的估计 ˆ0 ， ˆ1 使得
Q(ˆ0
,
ˆ1
)
minQ(
0 ,1
0
,
1
)
2021/7/5
6
解得
ˆ
0
y
ˆ 1 x
ˆ
1
xy x2
xy x2
n x i x y i y
或 ˆ 1 i 1 n
x i x 2
i 1
其中 x 1 n i n 1 x i,y 1 n i n 1 y i ， x 2 1 n i n 1 x i2 ,x 1 n y i n 1 x iy i
为剩余方差（残差的方差），ˆ
2 e
分别与ˆ0ˆ1、 独立。
ˆe 称为剩余标准差.
2021/7/5
8
三、检验、预测与控制
1、回归方程的显著性检验
对 回 归 方 程 Y 0 1 x 的 显 著 性 检 验 ， 归 结 为 对 假 设 H 0 :1 0 ;H 1 :1 0
进 行 检 验 .
2021/7/5
19
2、求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型： [b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)
数学建模——回归分析模型 ppt课件
有最小值：
n n i 1 i 1
i
2 2 ( y a bx ) i i i
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ˆx ˆi a ˆ b y i
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数学建模——回归分析模型
一元线性回归模型—— a, b, 2估计
n ( xi x )( yi y ) ˆ i 1 b n ( xi x )2 i 1 ˆ ˆ y bx a
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数学建模——回归分析模型
• • • • • 回归分析概述 几类回归分析模型比较 一元线性回归模型 多元线性回归模型 注意点
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数学建模——回归分析模型
回归分析 名词解释：回归分析是确定两种或两种以上变数 间相互赖的定量关系的一种统计分析方法。 解决问题：用于趋势预测、因果分析、优化问题 等。 几类常用的回归模型：
可决系数（判定系数） R 2 为:
可决系数越靠近1，模型对数据的拟合程度越好。 ppt课件 通常可决 系数大于0.80即判定通过检验。 模型检验还有很多方法，以后会逐步接触
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2 e ESS RSS i R2 1 1 TSS TSS (Yi Y )2
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2 i i 1
残差平 方和
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多元线性回归模型—— 估计 j 令上式 Q 对 j 的偏导数为零，得到正规方程组，
用线性代数的方法求解，求得值为：
ˆ ( X T X )1 X TY
ˆ 为矩阵形式，具体如下： 其中 X , Y ,
数学建模——线性回归分析实用教案
数学建模——线性回归分析实用教案一、教学内容本节课选自高中数学教材《数学建模与数学探究》第四章“数据的分析与处理”中的第二节“线性回归分析”。
具体内容包括：线性回归模型的建立与求解，残差分析，线性回归方程的应用。
二、教学目标1. 理解线性回归分析的基本概念，掌握线性回归方程的求解方法。
2. 能够运用线性回归分析方法对实际问题进行模型建立，并进行预测。
3. 培养学生的数据分析能力、逻辑思维能力和实际应用能力。
三、教学难点与重点难点：线性回归方程的求解及残差分析。
重点：线性回归模型的建立与应用。
四、教具与学具准备1. 教具：计算机、投影仪、黑板、粉笔。
2. 学具：直尺、圆规、计算器、练习本。
五、教学过程1. 实践情景引入利用计算机展示一组实际数据，如某城市近10年来的汽车销量与人均GDP的变化情况。
引导学生观察数据，发现数据之间的潜在关系。
2. 理论讲解（1）介绍线性回归分析的基本概念，如自变量、因变量、线性关系等。
（2）讲解线性回归方程的求解方法，如最小二乘法。
（3）阐述残差分析的意义，介绍残差的计算方法。
3. 例题讲解（1）求解一组给定数据的线性回归方程。
（2）利用线性回归方程对实际问题进行预测。
4. 随堂练习让学生根据所学知识，对给出的实际问题建立线性回归模型，并进行预测。
六、板书设计1. 线性回归分析的基本概念2. 线性回归方程的求解方法3. 残差分析4. 线性回归模型的应用七、作业设计1. 作业题目（1）求下列数据的线性回归方程：自变量：1, 2, 3, 4, 5因变量：2, 4, 5, 6, 7（2）某商店的月销售额与广告费之间的关系如下表：广告费（万元）：1, 2, 3, 4, 5销售额（万元）：2.5, 3.2, 3.9, 4.6, 5.3建立线性回归模型，预测广告费为6万元时的销售额。
答案：（1）线性回归方程：y = 1.4x + 0.6（2）线性回归方程：y = 0.7x + 2.08预测销售额：5.78万元八、课后反思及拓展延伸本节课通过实际问题的引入，让学生了解了线性回归分析的基本概念和应用，掌握了线性回归方程的求解方法。