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回归分析的基本思想及其初步应用;一、两个变量的关系;;三、刻画回归效果的方式
(1)残差分析
①残差:
(残差=样本值-预报值)
②残差图:作图时______为残差,______可以选为样本编号,或解释变量,或预报变量等,这样作出的图形称为残差图.
残差点比较____地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较适合,这样的带状区域的宽度____,说明模型拟合精度越高.;解释;1)确定研究对象,明确哪个变量是解释变量,哪个变量是预报变量.
2)画出解释变量和预报变量的散点图,观察它们之间的关系(是否存在线性关系等).
3)由经验确定回归方程类型(如数据呈线性关系,则选用线性回归方程).
4)估计回归方程中的参数.
5)得出结果后分析残差图是否有异常,若存在异常,则检查数据是否有误,或模型是否合适.;;计算机做散点图的步骤如下;请同学们观察已作出的散点图;MODE;第一步:作散点图 第二步:求回归方程 ; 除了可以用计算机作散点图和求回归方程外,我们还必须要会自己画散点图,自己求回归方程中的参数.;;又 ;(3)∵ ;课堂练习 巩固提高;A. 模型 1 的相关指数 为 0.98
B. 模型 2 的相关指数 为 0.80
C. 模型 3 的相关指数 为 0.50
D. 模型 4 的相关指数 为 0.25 ;8. 在回归分析中,求得相关指数 ,
则( ).
A. 解释变量解对总效应的贡献是
B. 解释变量解对总效应的贡献是
C. 随机误差的贡献是
D. 随机误差的贡献是 ;课堂小结 方法归纳;作业布置 课后复习
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