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第一章统计案例;什么是回归分析:;回归分析的内容与步骤:;;思考P3
产生随机误差项e的原因是什么?;函数模型与回归模型之间的差别;函数模型与回归模型之间的差别;;;;探究P4:
身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗?
如果不是,你能解析一下原因吗?;如何描述两个变量之间线性相关关系的强弱?;相关关系的测度
(相关系数取值及其意义);对回归模型进行统计检验;思考P6:
如何刻画预报变量(体重)的变化?这个变化在多大程度上
与解析变量(身高)有关?在多大程度上与随机误差有关?;59;59;由于解析变量和随机误差的总效应(总偏差平方和)为354,而随机误差的效应为
128.361,所以解析变量的效应为;离差平方和的分解
(三个平方和的意义);样本决定系数
(判定系数r2);;;表1-4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。;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;
若模型选择的正确,残差图中的点应该分布在以横轴为心的带形区域;
对于远离横轴的点,要特别注意。;小结;用身高预报体重时,需要注意下列问题:;一般地,建立回归模型的基本步骤为:;什么是回归分析?
(内容);回归分析与相关分析的区别;结束;
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