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文檔簡介
線性回歸方程(1)
.情境:
客觀事物是相互聯(lián)系的,過去研究的大多數是因果關系。比如說:某某同學的數學成績與物理成績,彼此是互相聯(lián)系的,但不能認為數學是“因”,物理是“果”,或者反過來說。事實上數學和物理成績都是“果”,而真正的“因”是學生的理科學習能力和努力程度。所以說,函數關系存在著一種確定性關系。但還存在著另一種非確定性關系——相關關系。.問題:
某小賣部為了了解熱茶銷售量與氣溫之間的關系,隨機統(tǒng)計并制作了某6天賣出熱茶的杯數與當天氣溫的對照表:氣溫/0C261813104-1杯數202434385064如果某天的氣溫是-50C,你能根據這些數據預測這天小賣部賣出熱茶的杯數嗎?.為了了解熱茶銷量與氣溫的大致關系,我們以橫坐標x表示氣溫,縱坐標y表示熱茶銷量,建立直角坐標系.將表中數據構成的6個數對表示的點在坐標系內標出,得到下圖。今后我們稱這樣的圖為散點圖(scatterplot)..
選擇怎樣的直線近似地表示熱茶銷量與氣溫之間的關系?
我們有多種思考方案:(1)選擇能反映直線變化的兩個點,例如取(2)取一條直線,使得位于該直線一側和另一側的點的個數基本相同;(3)多取幾組點,確定幾條直線方程,再分別算出各條直線斜率、截距的平均值,作為所求直線的斜率、截距;………………怎樣的直線最好呢?這兩點的直線;.建構數學
1.最小平方法:用方程為的點,應使得該直線與散點圖中的點最接近那么,怎樣衡量直線與圖中六個點的接近程度呢?
的直線擬合散點圖中我們將表中給出的自變量帶入直線方程,得到相應的六個值:的六個值
它們與表中相應的實際值應該越接近越好.
.所以,我們用類似于估計平均數時的思想,考慮離差的平方和
是直線在垂直方向(縱軸方向)上的距離的平方和,可以用來衡量與各散點.與圖中六個點的接近的值,使達到最小值.這種方法叫做最小平方法(又稱最小二乘法).
程度,所以,設法取直線線性相關關系:像這樣能用直線方程近似表示的相關關系叫做線性相關關系..線性回歸方程:一般地,設有n個觀察數據如下:……當a,b使取得最小值時,就稱這n對數據的線性回歸方程,該方程所表示的直線稱為回歸直線.為擬合.練習:(1)第75頁練習1、2(2)下列兩個變量之間的關系哪個不是函數關系()A.角度和它的余弦值 B.正方形邊長和面積C.正n邊形的邊數和它的內角和 D.人的年齡和身高D.(3)給出施化肥量對水稻產量影響的試驗數據:施化肥量x15202530354045水稻產量
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