11回归分析的基本思想及其初步应用课件.ppt
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1、1 11 1回归分析的基本思回归分析的基本思想及其初步应用想及其初步应用(共计(共计4 4课时课时 第第1 1课时)课时)人民教育出版社人民教育出版社A版选修版选修1-2 2007年年5月,中共中央国务院关于月,中共中央国务院关于加强青少年体育、增强青少年体质的意加强青少年体育、增强青少年体质的意见指出城市超重和肥胖青少年的比例明见指出城市超重和肥胖青少年的比例明显增加显增加.“身高标准体重身高标准体重”该指标对于该指标对于学生形成正确的身体形态观具有非常直学生形成正确的身体形态观具有非常直观的教育作用。观的教育作用。我们回忆一下编号12345身高/cm165165157170175体重/kg
2、4958515365随机抽样随机抽样我们回忆一下画散点图画散点图我们回忆一下最小二乘法最小二乘法:样本点的中心样本点的中心:回回归归方程方程:MODESHIFT CLR=113,DT16549,DT17565,DT16558,DT15751,DT17053SHIFT CLRSHIFT CLR2=1(进入回归计算模式进入回归计算模式)(清除统计存储器清除统计存储器)(输入五组数据输入五组数据)所以回归方程为所以回归方程为 y=0.673x-56.79(计算参数a)(计算参数b)EXCEL怎怎样样使使用用函函数数计计算算器器求求线线性性回回归归方方程程?请求出你自己的回归方程吧你的工作:你的工作:
3、1 1、抽样(事先采用随机抽样)、抽样(事先采用随机抽样)、抽样(事先采用随机抽样)、抽样(事先采用随机抽样)2 2、样本数据(请参阅电脑数据,抄写在练习本上)、样本数据(请参阅电脑数据,抄写在练习本上)、样本数据(请参阅电脑数据,抄写在练习本上)、样本数据(请参阅电脑数据,抄写在练习本上)3 3、画散点图(每四人小组要画出一幅散点图)、画散点图(每四人小组要画出一幅散点图)、画散点图(每四人小组要画出一幅散点图)、画散点图(每四人小组要画出一幅散点图)4 4、计算结果(样本中心、线性回归方程)、计算结果(样本中心、线性回归方程)、计算结果(样本中心、线性回归方程)、计算结果(样本中心、线性回
4、归方程)5 5、预测身高为、预测身高为、预测身高为、预测身高为172cm172cm的女生的体重的女生的体重的女生的体重的女生的体重 EXCEL结果比较1、比较散点图分布形态、比较散点图分布形态2、比较样本点中心及它和回归方程的关系、比较样本点中心及它和回归方程的关系3、比较回归方程系数、比较回归方程系数4、比较散点图与回归直线的关系、比较散点图与回归直线的关系5、比较四个、比较四个172cm女生体重的预测值女生体重的预测值 EXCEL结果的分析1、为什么回归直线过样本点中心?、为什么回归直线过样本点中心?最小二乘法最小二乘法:回回归归方程方程:样本点的中心样本点的中心:结果的分析2、都是高二女
5、生为什么所求回归方程不同?、都是高二女生为什么所求回归方程不同?最小二乘法估计回归方程已经是最好估计,但还是会受采样最小二乘法估计回归方程已经是最好估计,但还是会受采样的影响形成一些差异的影响形成一些差异.受样本点的不同而影响,受样本点的不同而影响,不同事件,则统计结果自然不同;不同事件,则统计结果自然不同;同一事件,采样不同结果也不同同一事件,采样不同结果也不同 结果的分析 EXCEL3、样本点为什么不都落在我们求得回归方程上?、样本点为什么不都落在我们求得回归方程上?e 产生的主要原因:产生的主要原因:(1)所用确定性函数模拟不恰当;所用确定性函数模拟不恰当;(2)忽略了某些因素的影响;忽
6、略了某些因素的影响;(3)观测误差,如使用的测量工具不同等观测误差,如使用的测量工具不同等函数模型与回归模型之间的差别函数模型与回归模型之间的差别一次函数模型:y=bx+a 线性回归模型线性回归模型y=bx+a+e增加了随机误差项增加了随机误差项e,因,因变量变量y 的值由自变量的值由自变量x和随机误差项和随机误差项e 共同确定,即自共同确定,即自变量变量x 只能只能解析部分解析部分y 的变化的变化.在统计中,我们也把自变量在统计中,我们也把自变量x称为称为解析变量解析变量,因变量因变量y称为称为预报变量预报变量.线性回归模型:y=bx+a+e结果的分析4、预测出的体重都不同,那么它还有参考价
7、值吗?、预测出的体重都不同,那么它还有参考价值吗?启发启发 我们希望高中组的三个值接近点好还是区别大点好?我们希望高中组的三个值接近点好还是区别大点好?启发启发 怎样就能更接近?怎样就能更接近?启发启发 为什么随着数据的增多,三组预测值有可能会越接近?为什么随着数据的增多,三组预测值有可能会越接近?有参考价值,它们的值越接近,就说明随机误差越小,当有参考价值,它们的值越接近,就说明随机误差越小,当然就拟合的越好然就拟合的越好.所以,当数据足够多,使用科学的方法,是所以,当数据足够多,使用科学的方法,是能够制作出一份值得参考的能够制作出一份值得参考的“身高标准体重身高标准体重”的的解释变量解释变
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