3)有95预测在450m°的气温F2==-)引入和剔除变量的数学依据2)逐步回归的基本思想剔除检验偏回归平方和(方差贡献)最大 确定F进与F出的临界值 回归分析的操作步骤B 确定回归分析(变量进入)方法绘图的中间变量判断强影响点的统计量去掉当前记录时当前模型对该记录因变量的预测值缺失值用该变量的平均值替代Model Summaryσ =∑(yi- ?i )2 (n-2) =Q(n-2)=Q(n
例如某罐头厂班产量5000瓶罐头要想了解每班生产的罐头的质量不可能对5000瓶罐头一一进行检验只能按一定的抽样方式从中抽取一定量(如10瓶)有代表性的样品进行检验根据这10瓶的质量情况估计或推断这批罐头的质量情况那么如何根据取得的局部数据去估计或推断整体的规律性呢这就是本节及以后两节要讨论的问题如果我们关心的是这班产品的细菌总数(个ml)则这班产品的细菌总数就可以视为一个随即变量每瓶汽水的细菌数就
合肥工业大学误差理论与数据处理第6章 回归分析主要内容 第一节 回归分析的基本概念 函数与相关 回归分析思路 第二节 一元线性回归 回归方程的确定 回归方程得方差分析及显著性检验 重复试验情况 回归直线的简便求法 第三节 一元非线性回归 求解思路 回归曲线函数类型得选取和检验 化曲线回归为直线回归问题第一节 回归分析的基本概念一函数与相关函数关系:可以用明确的函数
1相关分析相关分析就是描述两个或两个以上变量间关系密切程度的统计方法,有效地揭示事物之间相关关系的强弱程度。二元变量相关分析(散点图直观;相关系数精准)偏相关分析(固定某些变量,研究其它变量之间的关系)距离相关分析上节回顾相关问题列表SPSS中相关分析的常用方法?相关系数范围?相关系数越大,是否说明相关性越强?相关系数的种类?选择依据是什么?相关分析解释了哪两个问题?如何研究两个、多个变量之间的相
2再考察以x1x2为基础逐个添加x3x4…xp之后的回归方程是否较x1x2的方程有显著的改进有就再引入新的自变量……这样下去终于到某一步就没有可以再引入的自变量了这时就获得了最后的回归方程由标准化数据建立的正规方程组的系数矩阵即为变量间的相关系数矩阵称为标准化正规方程组标准化正规方程组为:为了表明 U 和 Q 与引入的自变量是有关的分别用符号U(x1…xl) 和 Q(x1…xl) 表示
2③再考察以x1x2为基础逐个添加x3x4…xp之后的回归方程是否较x1x2的方程有显著的改进有就再引入新的自变量……这样下去终于到某一步就没有可以再引入的自变量了这时就获得了最后的回归方程标准正规方程组相应的平方和分解公式是记在逐步回归中引入一个变量与剔除一个变量都涉及变换变换公式相同采用求解求逆紧凑格式(证明) 这是因为:当回归方程只有一个自变量时表明其他自变量在多元回归方程中的回归系数
第2节 曲线回归一、可线性化的曲线有很多,例如以下几种: 1、2、3、4、5、6、二、以下几种常用的曲线:1、双曲线a>0b>0a>0b0xxyy2、指数曲线y=aebx b0xyb>0xyy=axba>0b>0xyb1b=1b13、幂函数曲线4、S形曲线yxO1、调入数据。2、由graphs=scatter做散点图观察数据满足何种曲线。3、依次选取菜单:Analyze=regression=cu
回归分析—非线性回归和多项式回归方程形式Quadratic复合函数Dependent variable.. GDP Method.. LINEAR-线性回归Listwise Deletion of Missing DataMultiple R .92528R Square .85615Adjusted R Square
回归分析2. 误差方差σ2的估计r = - - - - - - - - 建立方差分析表线性回归关系的显著性检验检验p值2)线性回归关系的显著性检验>> whichstats = {tstatyhatrfstatstandres}>> stats=regstats(yxlinearwhichstats)stats
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