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8.2.1一元线性回归模型及最小二乘估计;研究统计问题的一般流程:;【思考1】儿子身高与父亲身高的关系是怎样的?;【问题1】生活经验告诉我们,儿子的身高与父亲的身高有关.为了研究它们之间的关系,我们收集了一些数据,如下表格:;?;?;一元线性回归模型;?;【思考1】从成对样本数据出发,如何用数学的方法刻画“从整体上看,各散点与直线最接近”?;【思考2】如何求a,b的值,使最小?;上式是关于b的二次函数,因此要使Q取得最小值,当且仅当b的取值为:;易得:(1)经验回归直线必过样本中心;
(2)与相关系数r符号相同.;【问题3】依据用最小二乘估计一元线性回归模型参数的公式,求出儿子身高Y关于父亲身高x的经验回归方程;根据经验回归方程中斜率0.839可以解释为父亲身高每增加1cm,其儿子的身高平均增加0.839cm.;?;残差图:作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值等,这样作出的图形称为残差图.;?;【思考】观察以下四幅残差图,你认为哪一个残差满足一元线性回归模型中对随机误差的假定?;?;?;?;?;?;【变式】2020年初,新型冠状病毒引起的肺炎疫情爆发以来,各地医疗机构采取了各种针对性的治疗方法,取得了不错的成效,某医疗机构开始使用中西医结合方法后,每周治愈的患者人数如下表所示:;建立一元线性回归模型的步骤;1、线性回归模型:
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