回归模型的残差分析.pdf
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1、回归模型的残差分析 The final edition was revised on December 14th,2020.回归模型的残差分析回归模型的残差分析山东 胡大波判断回归模型的拟合效果是回归分析的重要内容,在回归分析中,通常用残差分析来判断回归模型的拟合效果。下面具体分析残差分析的途径及具体例子。一、残差分析的两种方法 1、差分析的基本方法是由回归方程作出残差图,通过观测残差图,以分析和发现观测数据中可能出现的错误以及所选用的回归模型是否恰当;在残差图中,残差点比较均匀地落在水平区域中,说明选用的模型比较合适,这样的带状区域的宽度越窄,说明模型的拟合精度越高,回归方程的预报精度越高。
2、2、可以进一步通过相关指数R21(yi1ni1ni yi)2来衡量回归模型的拟合效i(y y)2果,一般规律是R2越大,残差平方和就越小,从而回归模型的拟合效果越好。二、典例分析:例 1、某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下:次数3033353739444650/x成绩3034373942464851/y试预测该运动员训练 47 次以及 55 次的成绩。解答:(1)作出该运动员训练次数 x 与成绩 y 之间的散点图,如图 1 所示,由散点图可知,它们之间具有线性相关关系。(2)列表计算:次数成绩xiyi303335373944465030343739424648519001089122
3、51369152119362116250090011561369152117642116230426019001122129514431638202422082550由上表可求得x 39.25,y 40.875,x 12656,yi213731,2ii1i188x yii18i13180,所以(xi188i x)(yi y)ix yii188i8xy x21.0415.(xi1 x)2xi12i y x 0.00302,所以回归直线方程为y 1.0415x 0.00302.(3)计算相关系数8将上述数据代入r x yii1822i1i8xy8得r 0.992704,查表可知2(xi8x)(yi
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