2 回归分析学习目标重点、难点1.进一步掌握回归直线方程的求解方法;2.体会回归分析的基本思想,能判断不同模型的拟合程度
重点:利用所给数据求线性回归直线方程.难点:函数模型的选取和确立以及函数拟合
1.线性回归方程y=a+bx 称为数据的回归直线,此直线方程即为线性回归方程,其中a称为回归截距,b称为回归系数,y称为回归值,其中:预习交流 1线性回归直线方程y=a+bx 与一次函数 y=a+kx 有何区别
提示:一次函数 y=a+kx 是 y 与 x 的确定关系,给 x 一个值,y 有唯一确定的值与之对应,而线性回归直线方程是 y 与 x 的相关关系的近似反映,两个数据 x,y 组成的点(x,y)可能适合线性回归直线方程,也可能不适合.2.相关系数对于 x,y 随机取到的 n 对数据(xi,yi)(i=1,2,…,n)样本,相关系数 r 的计算公式为:r==,r 具有如下性质:(1)|r|≤1;(2)|r|越接近于 1 ,x,y 的线性程度越高;(3)|r|越接近于 0 ,x,y 的线性相关程度越弱.预习交流 2如何利用 r 的临界值判断两个变量的线性相关关系
提示:(1)提出统计假设 H0:变量 x,y 不具有线性相关关系;(2)如果以 95%的把握作出推断,那么可以根据 1-0
05 与 n-2 在相关性检验的临界值表中查出一个 r 的临界值 r0
05(其中 1-0
05 称为检验水平);(3)计算样本相关系数 r;(4)作出统计推断:若|r|>r0
05,则否定 H0,表明有 95%的把握认为 x 与 y 之间具有线性相关关系;若|r|≤r0
05,则没有理由拒绝原来的假设 H0,即就目前数据而言,没有充分理由认为 y 与 x 之间有线性相关关系.在预习中,还有哪些问题需要你在听课时加以关注
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