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文档简介

1、回归预测的基本思想及其初步应用通过必修的学习，知道变量之间有关系时，有两种关系：确定性关系、非确定性关系、函数关系、相关关系、函数关系是非常明确的关系，但相关关系是一个变化，通过数学3的学习，我们知道。 regression analysis是相关关系的一种分析方式，对具有相关关系的两个变量进行统一分析的通常的步骤是确定散布图、回归方程，利用回归方程进行预报，然后贯穿实际的例子。 进一步学习回归预测的基本思想及其应用，1.a、b的估计：a、b的估计与最小二乘法的估计相同，例1 .从一个高等院校中随机选取了8名女大学生。 其身高和体重数据如表所示：根据大学生身高求出她的体重预报回归公式，预报17

2、2cm女大学生的体重。 解，利用以前的知识，我们首先绘制身高x和体重y的散点图。 从图中可以看出，样本点的分布有比较好的线性关系，因此可以用线性回归来描绘它们的关系。 求方程式吗？ 实际上，从散布图可以看出，严格来说，y=bx a，y=0.849x-85.712并不真正表示它们之间的关系，而是通过调整身高与体重之间的关系来模拟回归，身高x (厘米) 质量误差、线性回归模型y=bx a e与我们的线性函数模型的不同之处在于，随机误差e、y的值有一个多，残差图：问题数据、越窄越好，只要有做评估这些个的效果的方法，我们就可以利用它们来描绘整体的效果，实际上， 为了简化我们的校正运算，我们引入了相关指

3、数R2来描述回归的效果：残差平方和，总体偏差平方和，显然相反，回归效果越差。 一般来说，R2越接近1，解释变量和预报变量的相关性就越强，对于相同的问题，则可以通过以不同的回归方法进行分析，来选择R2大的作为回归模型。 一般方法：1.观察散布图中两个变量是否线性相关，2 .用残差判断模型拟合的效果(残差分析)1 .回归公式只适用于研究的整体估计；2 .回归公式是数据的模拟，数据的变化可能导致回归公式的变化；3 .每个回归样本数据有不同的回归公式，也适用于不同的回归公式；4 .回归公式是预报变量的平均3 .确定回归方程的类型(线性回归、指数回归、对数回归等)，4 .用公式确定回归残奥仪，5 .用残差分析分析回归是否合理或者模型是否恰当，例2只红萤火虫的产卵数y与温度x有关，目前收集了7组我们的函数知识指数模型：y=c1ec2x中的c1c2应该是残奥仪或二次函数模型，根据对数回归知识，z=lny被转换为样本点的分布直线z=a bx，z=0272x-3.843，然后求出，3360 y=e0. 272 x-3 如从4 .残差分析：和图的对比可以看出的那样，如果在y=c3x2 c4附近集中，c3c4为残奥仪表，则tx2进行指数模拟，小结节，回归预测基本思想，其中，y=c5t c6，c5

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