一元线性回归分析案例.pptx
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1、课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!数学数学统计内容统计内容1.画散点图画散点图2.了解最小二乘法的思想了解最小二乘法的思想3.求回归直线方程求回归直线方程 ybxa4.用回归直线方程解决应用问题用回归直线方程解决应用问题第1页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!问题1:正方形的面积y与正方形的边长x之间 的函数关系函数关系是y=x2确定性关系问题2:某水田水稻产量y与施肥量x之间是否 有一个确定性的关系?例如:在 7 块并排、形状大小相同的试验田上 进行施肥量对水稻产
2、量影响的试验,得 到如下所示的一组数据:施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455复习复习 变量之间的两种关系变量之间的两种关系第2页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!10 20 30 40 50500450400350300施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455xy施化肥量水稻产量第3页/共39页 自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关
3、关系相关关系。1、相关关系的定义、相关关系的定义:1):相关关系是一种不确定性关系;注注对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫回归分析回归分析。2):课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!第4页/共39页 现实生活中存在着大量的相关关系。如:人的身高与年龄;如:人的身高与年龄;产品的成本与生产数量;产品的成本与生产数量;商品的销售额与广告费;商品的销售额与广告费;家庭的支出与收入。等等家庭的支出与收入。等等探索:水稻产量y与施肥量x之间大致有何规律?课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三
4、年也会暖!第5页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!10 20 30 40 50500450400350300发现:图中各点,大致分布在某条直线附近。探索2:在这些点附近可画直线不止一条,哪条直线最能代表x与y之间的关系呢?施化肥量x 15 20 25 30 35 40 45水稻产量y 330 345 365 405 445 450 455xy散点图散点图施化肥量水稻产量第6页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!10 20 30 40 505004504003
5、50300 xy施化肥量水稻产量第7页/共39页对于一组具有线性相关关系的数据我们知道其回归方程的截距和斜率的最小二乘估计公式分别为:称为样本点的中心。称为样本点的中心。课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!第8页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!1、所求直线方程叫做回归直线方程回归直线方程;相应的直线叫做回归直线回归直线。2、对两个变量进行的线性分析叫做线性回归分析线性回归分析。1、回归直线方程、回归直线方程第9页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3
6、 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!2.求回归直线的方法求回归直线的方法最小二乘法:最小二乘法:称为样本点的中心。第10页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!4、求回归直线方程的步骤:、求回归直线方程的步骤:(3)代入公式(4)写出直线方程为y=bx+a,即为所求的回归直线方程。第11页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!应用:利用回归直线方程对总体进行线性相关性的检验应用:利用回归直线方程对总体进行线性相关性的检验 例例1 1、炼钢是一个氧化降
7、碳的过程,钢水含碳量的多少、炼钢是一个氧化降碳的过程,钢水含碳量的多少直接影响冶炼时间的长短,必须掌握直接影响冶炼时间的长短,必须掌握钢水含碳量和冶炼钢水含碳量和冶炼时间的关系。如果已测得炉料熔化完毕时,钢水的含碳时间的关系。如果已测得炉料熔化完毕时,钢水的含碳量量x与冶炼时间与冶炼时间y(从炉料熔化完毕到出刚的时间)的一(从炉料熔化完毕到出刚的时间)的一列数据,如下表所示:列数据,如下表所示:x(0.01%)104180190177147134150191204121y(min)100200210185155135170205235125(1 1)y y与与x x是否具有线性相关关系;是否具
8、有线性相关关系;(2 2)如果具有线性相关关系,求回归直线方程;)如果具有线性相关关系,求回归直线方程;(3 3)预测当钢水含碳量为)预测当钢水含碳量为160160个个0.01%0.01%时,应冶炼多少分钟?时,应冶炼多少分钟?第12页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!解:解:(1)(1)列出下表列出下表,并计算并计算i12345678910 xi104180190177147134150191204121yi100200210185155135170205235125xiyi104003600039900327452278
9、51809025500391554794015125第13页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!所以回归直线的方程为所以回归直线的方程为 =1.267x-30.51(3)(3)当当x=160 x=160时时,1.267.160-30.51=172,1.267.160-30.51=172(2)设所求的回归方程为第14页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!5.如何描述两个变量之间线性相关关系的强弱?如何描述两个变量之间线性相关关系的强弱?在数学3中,我们学习了用相
10、关系数r来衡量两个变量之间线性相关关系的方法。相关系数r第15页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!小结:回归分析的内容与步骤:小结:回归分析的内容与步骤:统计检验通过后,最后是利用回归模型,根据自变量去估计、预测因变量。回归分析通过一个变量或一些变量的变化解释另一变量的变化。其主要内容和步骤是:首先根据理论和对问题的分析判断,将变量分为自变量和因变量;其次,设法找出合适的数学方程式(即回归模型)描述变量间的关系;由于涉及到的变量具有不确定性,接着还要对回归模型进行统计检验;第16页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2
11、-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!例1 从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重数据如表1-1所示。编号12345678身高/cm 165165 157 170 175 165 155 170体重/kg4857505464614359求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报一名身高为172cm的女大学生的体重。案例1:女大学生的身高与体重解:1、选取身高为自变量x,体重为因变量y,作散点图:2、由散点图知道身高和体重有比较好的线性相关关系,因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。第17页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5
12、 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!分析:由于问题中要求根据身高预报体重,因此选取身高为自变量,体重为因变量2.2.回归方程:回归方程:1.散点图;散点图;本例中本例中,r=0.7980.75这表明体重与身高有很强的线性相关关系,从而也表明我们这表明体重与身高有很强的线性相关关系,从而也表明我们建立的回归模型是有意义的。建立的回归模型是有意义的。第18页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!探究:探究:身高为身高为172cm的女大学生的体重一定是的女大学生的体重一定是60.316kg吗吗?如果不是,你能解析一下原因吗?如果
13、不是,你能解析一下原因吗?答:身高为172cm的女大学生的体重不一定是60.316kg,但一般可以认为她的体重接近于60.316kg。即,用这个回归方程不能给出每个身高为172cm的女大学生的体重的预测值,只能给出她们平均体重的值。第19页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!比比数学数学3中中“回归回归”增加的内容增加的内容数学数学统计统计1.画散点图画散点图2.了解最小二乘法的思想了解最小二乘法的思想3.求回归直线方程求回归直线方程ybxa4.用回归直线方程解决应用问用回归直线方程解决应用问题题选修2-3统计案例5.引入线性
14、回归模型引入线性回归模型ybxae6.了解模型中随机误差项了解模型中随机误差项e产生的原因产生的原因7.了解相关指数了解相关指数 R2 和模型拟合的效果之间的和模型拟合的效果之间的关系关系8.了解残差图的作用了解残差图的作用9.利用线性回归模型解决一类非线性回归问题利用线性回归模型解决一类非线性回归问题10.正确理解分析方法与结果正确理解分析方法与结果第20页/共39页1、线性回归模型:、线性回归模型:y=bx+a+e,(3)其中其中a和和b为模型的未知参数,为模型的未知参数,e称为随机误差称为随机误差。y=bx+a+e,E(e)=0,D(e)=(4)2、数据点和它在回归直线上相应位置的差异、
15、数据点和它在回归直线上相应位置的差异 是随机误差的效应,称是随机误差的效应,称 为为残差残差。3、对每名女大学生计算这个差异,然后分别将所得、对每名女大学生计算这个差异,然后分别将所得的值平方后加起来,用数学符号表示为:的值平方后加起来,用数学符号表示为:称为称为残差平方和残差平方和,它代表了随机误差的效应。它代表了随机误差的效应。课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!第21页/共39页课题:课题:课题:课题:选修选修2-32-3 8.5 回归分析案例再冷的石头,坐上三年也会暖!4、两个指标:两个指标:(1)类比样本方差估计总体方差的思想
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