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线性回归模型.ppt
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教学目标比《数学3》中“回归”增加的内容复习回顾4、两个指标：（1）类比样本方差估计总体方差的思想，可以用作为的估计量，越小，预报精度越高。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，是否可以用回归模型来拟合数据。案例2一只红铃虫的产卵数y和温度x有关。现收集了7组观测数据列于表中：假设线性回归方程为：ŷ=bx+a奇怪？y=bx2+a变换y=bt+a非线性关系线性关系问题２比一比练习：为了研究某种细菌随时间x变化，繁殖的个数，收集数据如下：（2）由散点图看出样本点分布在一条指数函
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第四章多元线性回归模型在一元线性回归模型中，解释变量只有一个。但在实际问题中，影响因变量的变量可能不止一个，比如根据经济学理论，人们对某种商品的需求不仅受该商品市场价格的影响，而且受其它商品价格以及人们可支配收入水平的制约；影响劳动力劳动供给意愿（用劳动参与率度量）的因素不仅包括经济形势（用失业率度量），而且包括劳动实际工资；根据凯恩斯的流动性偏好理论，影响人们货币需求的因素不仅包括人们的收入水平，而且包括利率水平等。当解释变量的个数由一个扩展到两个或两个以上时，一元线性回归模型就扩展为多元线性回归模型。
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