第三章 统计[自我校对]① 回归分析② 相互独立事件的概率③χ2公式④ 判断两变量的线性相关 回归分析问题建立回归模型的步骤(1)确定研究对象,明确变量 x,y
(2)画出变量的散点图,观察它们之间的关系(如是否存在线性相关关系等)
(3)由经验确定回归方程的类型(如我们观察到数据呈线性相关关系,则选用回归直线方程y=bx+a)
(4)按一定规则估计回归方程中的参数(如最小二乘法)
(5)得出回归方程
另外,回归直线方程只适用于我们所研究的样本的总体,而且一般都有时间性
样本的取值范围一般不能超过回归直线方程的适用范围,否则没有实用价值
假设一个人从出生到死亡,在每个生日那天都测量身高,并作出这些数据散点1图,则这些点将不会落在一条直线上,但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析
下表是一位母亲给儿子作的成长记录:年龄/周岁3456789身高/cm90
5年龄/周岁10111213141516身高/cm134
0(1)作出这些数据的散点图;(2)求出这些数据的线性回归方程;(3)对于这个例子,你如何解释回归系数的含义
(4)解释一下回归系数与每年平均增长的身高之间的联系
【精彩点拨】 (1)作出散点图,确定两个变量是否线性相关;(2)求出 a,b,写出线性回归方程;(3)回归系数即 b 的值,是一个单位变化量;(4)根据线性回归方程可找出其规律
【规范解答】 (1)数据的散点图如下:(2)用 y 表示身高,x 表示年龄,因为x=×(3+4+5+…+16)=9
5,y=×(90
6+…+173
0)=132,b=≈≈6
316,a=y-bx=71
998,所以数据的线性回归方程为 y=6
316x+71
(3)在该例中,回归系数 6