数学-回归分析的基本思想及其初步应用ppt课件.ppt
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1、在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确3.1 回归分析的基本思想回归分析的基本思想 及其初步应用及其初步应用在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确 比数学必比数学必3中中“回归回归”增加的内容增加的内容必修必修统计统计1.画散点图画散点图2.了解最小二乘法了解最小二乘法的思想的思想3.求回归直线方程求回归直线方程ybxa4.用回归直线方程用回归直线方程解决应用问题解决应用问题选修选修2-3统计案例统计案例5.引入线性回归模型引入线性回归模型ybxae6.了
2、解模型中随机误差项了解模型中随机误差项e 产产生的原因生的原因7.了解相关指数了解相关指数 R2 和模型和模型 拟拟合的效果之间的关系合的效果之间的关系8.了解残差图的作用了解残差图的作用9.利用线性回归模型解决利用线性回归模型解决 一一类非线性回归问题类非线性回归问题10.正确理解分析方法与结果正确理解分析方法与结果在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确1、两个变量的关系、两个变量的关系不相关不相关相关相关关系关系函数关系函数关系线性相关线性相关非线性相关非线性相关问题问题1:现实生活中两个变量间的关系有哪些?:现实生活中
3、两个变量间的关系有哪些?相关关系:相关关系:对于两个变量,当自变量取值一定对于两个变量,当自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系。之间的关系。对具有相关关系的两个变量进行对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫统计分析的方法叫回归分析回归分析。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确思考:相关关系与函数关系有怎样的不同?函数关系中的两个变量间是一种确定性关系.相关关系是一种非确定性关系.函数关系是一种理想的关系模型.相关关系在现实生活中大量存在,是更一般的情
4、况.在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确问题问题2:对于线性相关的两个变量用什么方法:对于线性相关的两个变量用什么方法来刻划之间的关系呢?来刻划之间的关系呢?2、最小二乘估计、最小二乘估计最小二乘估计下的线性回归方程:最小二乘估计下的线性回归方程:在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确例例1 从某大学中随机选出从某大学中随机选出8名女大学生,其身高名女大学生,其身高和体重数据如下表:和体重数据如下表:编号编号12345678身高身高16516515717
5、0175165155170体重体重4857505464614359求根据女大学生的身高预报体重的回归方程,求根据女大学生的身高预报体重的回归方程,并预报一名身高为并预报一名身高为172的女大学生的体重。的女大学生的体重。问题一:结合例问题一:结合例1得出线性回归模型及随机误差得出线性回归模型及随机误差,并且区分函数模型和回归模型。并且区分函数模型和回归模型。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确1.散点图;散点图;2.回归方程:回归方程:分析:由于问题中分析:由于问题中要求根据身高预报要求根据身高预报体重,因此选取身体重,因
6、此选取身高为自变量,体重高为自变量,体重为因变量为因变量身高为身高为172的女大学生的体重一定是的女大学生的体重一定是60.316kg吗?吗?如果不是如果不是,其原因是什么其原因是什么?探究?探究?在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确(1)由图形观察可以看出,样本点呈条状分)由图形观察可以看出,样本点呈条状分布,布,身高和体重有比较好的线性相关关系身高和体重有比较好的线性相关关系,因,因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的
7、设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确(2)从散点图还可以看到,样本点散布在某一条)从散点图还可以看到,样本点散布在某一条直线的附近,而不是一条直线上,所以不能用一次直线的附近,而不是一条直线上,所以不能用一次函数来描述它们之间的关系。这时我函数来描述它们之间的关系。这时我们用下面的线性回归模型来描述身高和体重的关系:们用下面的线性回归模型来描述身高和体重的关系:+其中和为模型的其中和为模型的未知参数未知参数,e是是y与与 =bx+a 之间的误差之间的误差,通常通常称为随机误差称为随机误差。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提
8、出的问题也很明确其中其中a和和b为模型的未知参数,为模型的未知参数,e称为随机误差。称为随机误差。y=bx+a+e,E(e)=0,D(e)=在线性回归模型在线性回归模型(4)中,随机误差中,随机误差e的的方差方差 越小越小,通过回归直线通过回归直线 预报真实值预报真实值y的精度越高的精度越高。随机误差是引起。随机误差是引起预报值预报值 与与真实值真实值y之间的误差的原因之一,其大小取决于随之间的误差的原因之一,其大小取决于随机误差的方差。机误差的方差。另一方面,由于计算出来的另一方面,由于计算出来的 和和 为截距和斜率的估为截距和斜率的估计值,它们与真实值计值,它们与真实值a和和b之间也存在误
9、差,这种误差之间也存在误差,这种误差是引起预报值是引起预报值 与真实值与真实值y之间误差的另一个原因。之间误差的另一个原因。随机误差:随机误差:线性回归模型:线性回归模型:在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确思考思考:产生随机误差项产生随机误差项e e的原因是什么?的原因是什么?随机误差随机误差e e的来源的来源(可以推广到一般):可以推广到一般):1、忽略了其它因素的影响:影响身高、忽略了其它因素的影响:影响身高 y 的因素不只的因素不只是体重是体重 x,可能还包括遗传基因、饮食习惯、生,可能还包括遗传基因、饮食习惯、生
10、长环境等因素;长环境等因素;2、用线性回归模型近似真实模型所引起的误差;、用线性回归模型近似真实模型所引起的误差;3、身高、身高 y 的观测误差。的观测误差。以上三项误差越小,说明我们的回归模型的拟合以上三项误差越小,说明我们的回归模型的拟合效果越好。效果越好。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确函数模型与函数模型与“回归模型回归模型”的差别:的差别:函数模型:因变量函数模型:因变量y完全由自变量完全由自变量x确定确定回归模型:预报变量回归模型:预报变量y完全由解释变量完全由解释变量x和随机误差和随机误差e确定确定函数模型
11、:函数模型:回归模型:回归模型:在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确问题二:问题二:在线性回归模型中,在线性回归模型中,e是用是用bx+a预报真预报真实值实值y的随机误差的随机误差,它是一个不可观测的量,那,它是一个不可观测的量,那么应如何研究随机误差呢?么应如何研究随机误差呢?称为称为残差平方和残差平方和。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确表表3-2列出了女大学生身高和体重的原始数据以及相应的残差数据。列出了女大学生身高和体重的原始数据以及相应的残
12、差数据。在研究两个变量间的关系时,首先要根据散点图来粗略在研究两个变量间的关系时,首先要根据散点图来粗略判断它们是否线性相关判断它们是否线性相关,是否可以用回归模型来拟合数据是否可以用回归模型来拟合数据.残差分析与残差图的定义:残差分析与残差图的定义:然后,我们可以通过残差然后,我们可以通过残差 来判断来判断 模型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,模型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,这这方面的分析工作称为方面的分析工作称为残差分析残差分析。编号编号12345678身高身高/cm165165157170175165155170体重体重/kg4857505464614359残
13、差残差-6.3732.6272.419-4.6181.1376.627-2.8830.382 我们可以利用图形来分析残差特性,作图时我们可以利用图形来分析残差特性,作图时纵坐标纵坐标为残差为残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值重估计值等,这样作出的图形称为等,这样作出的图形称为残差图残差图。在整堂课的教学中,刘教师总是让学生带着问题来学习,而问题的设置具有一定的梯度,由浅入深,所提出的问题也很明确残差图的制作及作用。残差图的制作及作用。坐标纵轴为残差变量,横轴可以有不同的选择;坐标纵轴为残差变量,横轴可以有不同的选择;若模型选择的正确,
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