§8 最小二乘估计学习目标 思维脉络 1
了解最小二乘法的原理
能根据回归系数公式求线性回归方程
能利用线性回归方程对总体进行估计
最小二乘法如果有 n 个点 (x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn), 可以用下面的表达式来刻画这些点与直线 y=a+bx 的接近程度 :[y1-(a+bx1)]2+[y2-(a+bx2)]2+…+[yn-(a+bxn)]2
使得上式达到最小值的直线 y=a+bx 就是我们所要求的直线 , 这种方法称为最小二乘法
回归直线方程 在最小二乘法中,如果用𝑥表示𝑥1+𝑥2+…+𝑥𝑛𝑛,用𝑦表示𝑦1+𝑦2+…+𝑦𝑛𝑛,则可以求得 b=(𝑥1-𝑥)(𝑦1-𝑦 )+(𝑥2-𝑥)(𝑦2-𝑦 )+…+(𝑥𝑛-𝑥)(𝑦𝑛-𝑦)(𝑥1-𝑥)2 +(𝑥2 -𝑥)2 +…+(𝑥𝑛-𝑥)2 =𝑥1𝑦1+𝑥2𝑦2+…+𝑥𝑛𝑦𝑛-𝑛𝑥 𝑦𝑥12 +𝑥22 +…+𝑥𝑛2 -𝑛𝑥2
a=𝑦-b𝑥
这样得到的直线方程称为线性回归方程,a,b 是线性回归方程的系数
123测一测 已知 x 与 y 之间的一组数据如下表: x 0 1 2 3 y 1 2 4 6 则 y 与 x 的线性回归方程 y=bx+a,必过点( ) A
(2,3) B
5,3) C
25) 解析:𝑥 =0+1+2+34=1
5,𝑦 =1+2+4+64=3
因为回归直线必过点(𝑥,𝑦),所以 C 正确
答案:C 1233
线性回归分析利用最小二乘法估计时 , 要先作出数据的散点图
如果散点图呈现一定的规律性 , 我们再根据这个规律进行拟合
如果散点图呈现出线性关系 , 我们可以用最小二乘法估计出线性回归方程 ; 如果散点图呈现出其他的曲线关系 , 我们就要利用其他的曲线进行拟合
123总结 线性回归分