应用商务统计-线性回归分析解析.ppt
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层次分析应用中的线性回归分析.pdf
第26卷第6期湘潭师范学院学报(社会科学版)Vol.26No.62004年11月JournalofXiangtanNormalUniversity(SocialScienceEdition)Nov.2004X层次分析应用中的线性回归分析聂军(襄樊学院法政系,湖北襄樊441053)摘要:国际关系研究本质上是一门科学,这就要求在变量之间建立起可供验证的理论假设以代替主观的经验猜想。层次分析方法和回归分析的结合能够较好地实现这一要求。关键词:层次分析;线性回归;国际关系研究中图分类号:D80文献标识码:A文章编
统计学10线性回归分析.ppt
变量之间的关系有两种:确定型的函数关系不确定型的函数关系例:人均收入X与人均食品消费支出Y的散点图的关系如图。这两个变量之间的不确定关系,可以用下式表示:例:地区的多孩率与人均国民收入的散点图如下:线性回归的任务:就是用恰当的方法,估计出参数1,2,并且使估计出来的参数具有良好的统计特征,所以,回归问题从某种视角看,视同参数估计问题。2.高斯基本假设有可能不成立,以后讨论不成立时如何处理).(5)ui服从N(0,2u)分布;(6)E(Xiuj)=0,对Xi的性质有两种解释:a.Xi视为随机变量,但与
统计学线性回归分析作业.doc
白杨树重量与其直径、高度、生长地点的相关指标数据表散点图白杨树重量与地点的散点图相关性很弱。白杨树重量与高度的散点图相关性较强,为正相关。白杨树重量与直径的散点图相关性很强,为正相关。检验(统计-回归-回归)回归分析:重量与直径,高度,地点回归方程为:重量=-0.185+0.513直径-0.210高度+0.0019地点自变量系数系数标准误TP常量-0.184770.07859-2.350.043直径0.512760.0442811.580.000高度-0.210120.04172-5.040.001地点0
应用统计回归分析.ppt
第十章回归分析1、函数关系y=f(x);2、相关关系Y=f(x,),其中为随机变量。常把上述关系表为:Y=f(x)+二、一元线性回归的数学模型由(xi,yi)的值可作出0、1的估计参数的最小二乘估计模型线性性的检验预测与控制一、参数的最小二乘估计1.0,1的最小二乘估计常称为回归值或预测值、拟合值等。用代替容易验证,上式中的确能使Q达到最小,因此他们是0,1的最小二乘估计.则(10.2.7)和(10.2.8)可表为:(10.2.13)例10.2.1在硝酸钠(NaNO3)的溶解度试验中,