高二数学11《回归分析的基本思想及其初步应用》PPT课件.ppt

第一章统计案例对比《数学3》中“回归”增加的内容问题1：正方形的面积y与正方形的边长x之间
的函数关系是自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系。2、现实生活中存在着大量的相关关系。
如：人的身高与年龄；
产品的成本与生产数量；
商品的销售额与广告费；
家庭的支出与收入。等等10203040501.最小二乘法：3、对两个变量进行的线性分析叫做线性回归分析。3.求出线性相关方程后，如何描述斜率估计值
与变化增量值之间相关关系的强弱？通过什么
量来说明？相关关系的测度（相关系数取值及其意义）练:某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如表所示数据:例1从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表1-1所示。思考P3
产生随机误差项e的原因是什么？例1从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表1-1所示。例1从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表1-1所示。对函数模型回归模型进行比较问题一.函数模型与回归模型之间的差别问题一：函数模型与回归模型之间的差别对残差的理解[e-mail]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？5959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）我们可以用相关指数R2来刻画回归的效果，其计算公式是我们可以用相关指数R2来刻画回归的效果，其计算公式是表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[e-mail][e-mail][e-mail][e-mail][e-mail][e-mail][e-mail]