2 回归分析学习目标 1
会建立线性回归模型分析两个变量间的相关关系
能通过相关系数判断两个变量间的线性相关程度
了解非线性回归分析.知识点一 线性回归模型思考 某电脑公司有 5 名产品推销员,其工作年限与年推销金额数据如下表:推销员编号12345工作年限 x/年35679年推销金额 y/万元23345请问如何表示年推销金额 y 与工作年限 x 之间的相关关系
y 关于 x 的线性回归方程是什么
答案 画出散点图,由图可知,样本点散布在一条直线附近,因此可用回归直线表示两变量之间的相关关系.设所求的线性回归方程为y=bx+a,则b===0
5,a=-b=0
所以年推销金额 y 关于工作年限 x 的线性回归方程为y=0
梳理 线性回归模型(1)随机误差具有线性相关关系的两个变量的取值 x,y,y 的值不能由 x 完全确定,可将 x,y 之间的关系表示为 y=a+bx+ε,其中 a + bx 是确定性函数,ε 称为随机误差.(2)随机误差产生的主要原因① 所用的确定性函数不恰当引起的误差.② 忽略了某些因素的影响.③ 存在观测误差.(3)线性回归模型中 a,b 值的求法y=a + bx + ε 称为线性回归模型.a,b 的估计值为a,b,则(4)回归直线和线性回归方程直线y=a+bx 称为回归直线,此直线方程即为线性回归方程,a称为回归截距,b称为回归系数,y称为回归值.知识点二 样本相关系数 r具有相关关系的两个变量的线性回归方程为y=bx+a
思考 1 变量y与真实值 y 一样吗
答案 不一定.思考 2 变量y与真实值 y 之间误差大了好还是小了好
答案 越小越好.梳理 样本相关系数 r 及其性质(1)r=
(2)r 具有以下性质:①|r|≤1
②|r|越接近于 1,x,y 的线性相关程度越强.③|r|越接近于 0,x,y 的线性相关程度越弱.