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    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

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    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

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    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

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    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

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    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

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    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级2008-1-4 1 第八章 相关和回归分析第一节 相关的意义和种类 第二节 相关图表和相关系数 第三节 一元线性回归分析 第四节 多元线性回归分析 第五节 非线性回归分析2008-1-4 2 相关和回归分析是研究事物的相互关系测定它们联系的紧密程度揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法是构造各种经济模型进

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    单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 相关与回归问题的提出:心率是否随血液中胆固醇的数量而改变广告费用的一定增加使得销售量增加多少当一个变量增加时另一个变量增加还是减少相关系数是度量变量间相关程度的数量回归分析利用关系式来描述一个变量同另一个变量或一组变量之间的相关关系一相关分析相关分析:是研究随机变量之间相互关系的统计分析方法线性相关:两变量间的相关呈直线相关

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