1、两个变量的关系

1、两个变量的关系内容摘要：

略判断它们是否相首先要根据散点图系时在研究两个变量间的关残差分析.21相应的残差数据重的原始数据以及列出女大学生身高和体表 3 8 8 2 3 1 1 2 7 5943616454505748kg/1 7 01 5 51 6 51 7 51 7 01 5 71 6 51 6 5cm/87654321残差体重身高编号8642024680 1 2 3 4 5 6 7 8 9编号残差 图..,.残差图坐标的样本编号为横是以图这样作出的图形为等或体重估计值高数据或身可选为样本编号横坐标纵坐标为残差作图时分析残差特性我们可以利用图形来残差图8642024680 1 2 3 4 5 6 7 8 9编号残差 图. , , , . ,。 , , . , 6 1 , 3 1 . 1 越高 回归方程的预报精确度 拟合精度越高 说明模型 区域的宽度越窄 均匀地落在水平的带状 残差点比较 另外 则需要寻找其他的原因 没有错误 如果数据采集 合数据 归模型拟 性回 利用线 然后再重新 予以纠正 就 果数据采集有错误 如 是否有人为的错误 点的过程中 两个样本 需要确认在采集这 大 个样本点的残差比较 个样本点和第 第 出 中可以看 从图    .yyyˆy1R:,R,n1i2in1i2ii22其计算公式是来刻画回归的效果我们还可以用相关指数另外如果对某组数据关性越强量和预报变量的线性相表示解释变越接近于因为表示回归的效果越好接近于越化的贡献率释变量对于预报变量变表示解在线性回归模型中模型的拟合效果越好也就是说意味着残差平方和越小取值越大显然.),1R(,1R.R,.,R,2222.R,R,22据的模型大的模型作为这组数选择可以通过比较几个也回归分析种不同的回归方程进行取几可能性采.%64,%64,1 2高引起的是由身女大学生体重差异有或者说体重变化的女大学生身高解释了表明中在例 :,需要注意下列问题用身高预报体重时.,.,..1系木的高与直径之间的关描述北方干旱地区的树方程的高与直径之间的回归在南方多雨地区的树木不能用生长同样之间的关系女运动员的身高和体重描述和体重之间的回归方程不能用女大学生的身高例如所研究的样本的总体回归方程只适用于我们.,8020,..2之间的关系描述现在的身高和体重方程建立的回归年代的身高体重数据所世纪能用不例如一般都有时间性我们所建立的回归方程 .),ycm70x,cm1 70,cm1 55x,(,..3显然不合适值时的程计算而用这个方的样本的取值范围为解释变量即在回归方程中重之间的关系就不恰当幼儿时期的身高和体那么用它来描述一个人立的建大学生身高和体重数据我们的回归方程是由女例如归方程的适用范围样本。