新人教a版高中数学选修2-331回归分析的基本思想及其初步应用之一

新人教a版高中数学选修2-331回归分析的基本思想及其初步应用之一内容摘要：

我们选用的线性模另外动、度量误差等食习惯、是否喜欢运例如饮许多其他因素的影响还受身高的影响外一个人的体重值除了受实际上??,yye,如何衡量预报的精度随机误差那么应该怎样研究它是一个不可观测的量误差的预报真实值是用在线性回归模型中探究.σ,0,.,2随机误差的大小来衡量因此可以用方差而随机误差的均值为于均值程度的数字特征差是反映随机变量集中方平均水平的数字特征值是反映随机变量取值均画它的一些总体特征机变量的数字特征来刻因此可以通过这个随量因为随机误差是随机变   .e,y,ye43?e..σ,2的样本变量因此也就无法得到随机分离出来中我们无法精确地把它从中隐含在预报变量中的或由于模型的样本呢到随机变量如何得来估计总体方差的想法是通过样本方差一个自然的值需要估计为了衡量预报的精度   ,aˆxbˆyˆ,21.σ 2归方程可以建立回和公式根据截距和斜率的估计样本的估计值来估计解决问题的途径是通过 .eyˆyeˆ,y~~5yˆ的估计量是所以由于随机误差的估计值中是因此     .n,2,1i,abxyy~ye,y,x,y,x,y,xiiiiinn2211相应它们的随机误差为而言对于样本点,n,2,1i,aˆxbˆyyˆyeˆ iiiii 其估计值为    2nbˆ,aˆQ2n1eˆ2n1σˆ,).re s id u a l(y,xeˆn1i22iii 可以用差估计总体方差的思想类比样本方的称为相应于点 残差    .,).s q u a r e sofs u mr e s id u a l(bˆ,aˆQ,21bˆaˆ,σ222预报精度越高越小度衡量回归方程的预报精可以用称为给出由公式和其中的估计值作为残差平方和.2n 效果是为了达到更好的估计公式中的分母取       .xxyyxx:1n1i21n1iii 公式公式?0?21吗为报误差性回归方程的预用这样的样本建立的线时残差平方和为多少或当样本容量为思考..,eˆ,eˆ,eˆ,.,n21这方面的分析工作称为在可疑数据判断原始数据中是否存来判断模型拟合的效果可以通过残差然后性回归模型来拟合数据是否可以用线线性相关来粗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.23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.,.,。 ,.,61,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   .yyyˆ。