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文档简介

最小二乘估计教学目标：会求线性回归系数和回归方程教学难点：线性回归系数的公式.问题：怎样的拟合直线方程最好？答：保证这条直线与所有点的都近.基于这种想法：最小二乘法问题：怎么定义”与所有点都近”？答：设直线y＝a+bx，任意给定的一个样本点（xi，yi）

[yi－(a+bxi)]2

刻画这个样本点与这条直线的“距离”,表示了两者的接近程度..若有n个样本点：（x1，y1）,…,（xn，yn），可以用下面的表达式来刻画这些点与直线y＝a+bx的接近程度:使上式达到最小值的直线就是所求的直线.此时：.例：上节中的练习热茶的杯数（y）与气温（x）之间是线性相关的1）求线性回归方程2）如果某天的气温是－30C，预测这天能卖热茶多少杯？.练习：P67动手实践概括：选取的样本数不同，得到的回归方程可能不一样样本量越大，所得到的方程更能反映变量之间的关系..练习：下面是两个变量的一组数据x12345678y1491625364964请用最小二乘法求出两个变量之间的线性回归方程概括：用最小二乘法时，先作散点图（判断是否线性相关），若散点图呈现一定的规律，则用这个规律来拟合曲线;如果线性相关，则用最小二乘法；若非线性相关，则用其他工具拟合曲线..作业：《同测》P311、2、3在书上P331、2、3、4在书上P315、P335在作业本上小结：1、如何求线性回归方程（公式法）2、在怎样的基础上求回归方程（线性相关）思考：书P65思考交流.2最小二乘估计的问题.练习：某种水稻施化肥量x与产量y之间有如下对应数据（单位：kg）x15202530354045y330345365405445450455（1）作出散点图，检验相关性（2）如果y与x之间具有线性相关关系，求回归方程.x对y的的线性回归方程问题5个地区的汽车拥有量x（单位：万辆）与汽车配件销售额y（单位：万元）之间有如下对应数据：x2.073.14.145.176.2y128194273372454若y与x之间具有线性相关关系，求1）y对x的回归方程，以了解汽车配件销售额随汽车拥有量的变化而变化的情况.2）x对y的回归方程，以了解售后服务体系对汽车拥有量的影响..

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