10.2 一元線性回歸_第1頁
10.2 一元線性回歸_第2頁
10.2 一元線性回歸_第3頁
10.2 一元線性回歸_第4頁
10.2 一元線性回歸_第5頁
已閱讀5頁,還剩25頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

概率論

與數(shù)理統(tǒng)計(jì)理學(xué)院數(shù)學(xué)系“悟道詩---嚴(yán)加安”隨機(jī)非隨意,概率破玄機(jī);無序隱有序,統(tǒng)計(jì)解迷離.第十章回歸分析第二節(jié)一元線性回歸二、參數(shù)的最小二乘估計(jì)四、利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測一、一元線性回歸模型三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)五、小結(jié)一、一元線性回歸模型隨機(jī)變量

Y可控變量X線性相關(guān)Y

關(guān)于X的一

元線性回歸模型:

n

次獨(dú)立觀測數(shù)據(jù)a,b

為待估計(jì)的模型參數(shù).εi為隨機(jī)誤差項(xiàng).一、一元線性回歸模型當(dāng)時(shí),,可得對(duì)每個(gè),相應(yīng)的因變量的觀測值來自于正態(tài)總體,回歸直線將穿過點(diǎn),即回歸直線從Y的均值位置穿過.理論回歸方程:二、參數(shù)的最小二乘估計(jì)假設(shè)a,b

的估計(jì)量為擬合誤差(殘差)一個(gè)比較好的回歸方程應(yīng)該使所有觀測點(diǎn)的殘差平方和盡可能小二、參數(shù)的最小二乘估計(jì)殘差平方和:二元函數(shù)的最小值點(diǎn)稱為a,b

的最小二乘估計(jì).求關(guān)于的偏導(dǎo)數(shù),并令其等于0,列方程組如下:二、參數(shù)的最小二乘估計(jì)進(jìn)一步整理得:其中當(dāng)不全相等時(shí),方程組的系數(shù)矩陣的行列式二、參數(shù)的最小二乘估計(jì)解得唯一解:經(jīng)驗(yàn)回歸方程:其中注:經(jīng)驗(yàn)回歸直線一定過觀測數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖的幾何中心例10.2.1

由專業(yè)知識(shí)可知,合金鋼的強(qiáng)度Y(107

Pa)與合金鋼中碳的含量X

(%)有關(guān).為了研究它們之間的關(guān)系,從生產(chǎn)中收集了一批數(shù)據(jù),如下表所列.試根據(jù)這些數(shù)據(jù)求Y關(guān)于X的經(jīng)驗(yàn)回歸方程.序號(hào)xy序號(hào)xy10.1042.070.1649.020.1143.580.1753.030.1245.090.1850.040.1345.5100.2055.050.1445.0110.2155.060.1547.5120.2360.0解先根據(jù)已知數(shù)據(jù)繪制X

和Y

的散點(diǎn)圖解由散點(diǎn)圖可知,12個(gè)觀測數(shù)據(jù)點(diǎn)分布在一條直線附近,Y與X是線性相關(guān)的.假定Y

關(guān)于X

的理論回歸方程為經(jīng)計(jì)算得從而可得故Y

關(guān)于X

的經(jīng)驗(yàn)回歸方程為三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)對(duì)于變量Y和X的任意n對(duì)觀測值,只要不全相等,則無論變量Y和X之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系,都可根據(jù)上面介紹的方法求得一個(gè)線性回歸方程。顯然,只有當(dāng)變量Y和X之間存在線性相關(guān)關(guān)系時(shí),這樣的線性回歸方程才是有意義的.為了使求得的線性回歸方程真正有意義,就需要檢驗(yàn)變量Y

和X

之間是否存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系.三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1.F

檢驗(yàn)離差分解:三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1.F

檢驗(yàn)殘差平方和回歸平方和三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1.F檢驗(yàn)定理10.2.1對(duì)于一

元線性回歸,有并且和相互獨(dú)立H0成立時(shí),三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1.F檢驗(yàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量拒絕域aF

(1,n-2)0拒絕H0不能拒絕H0FF分布三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)1.F

檢驗(yàn)當(dāng)時(shí)拒絕原假設(shè)H0,認(rèn)為Y

和X之間的線性相關(guān)關(guān)系是顯著的.方差來源平方和自由度均方F值臨界值回歸SSR1MSR=SSR/1MSR/MSE

Fα(1,n–2)殘差SSEn–2MSE=SSE

/(n–2)總和SSTn–1一元線性回歸的方差分析表:例10.2.2

在研究合金鋼的強(qiáng)度(Y)與碳含量(X)關(guān)系的例10.2.1中,我們已經(jīng)求出了Y關(guān)于X的經(jīng)驗(yàn)回歸方程,接下來取顯著性水平α

=0.01,對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn).解經(jīng)計(jì)算得從而可得解SST,SSR,SSE

的自由度分別為11,1和10,從而可得各均方分別為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值由于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可得檢驗(yàn)的p

值為解由上表可知兩不等式均可說明在顯著性水平0.01下,Y和X之間的線性相關(guān)關(guān)系是顯著的,或者說Y關(guān)于X的回歸方程是顯著的.又F(1,10)分布的上側(cè)0.01分位數(shù),于是可得方差分析表如下:方差來源平方和自由度均方F值臨界值p值回歸317.25871317.2587176.539310.040.0000殘差17.9705101.7971

總計(jì)335.229211

三、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)2.t檢驗(yàn)定理10.2.2對(duì)于一

元線性回歸,有并且和相互獨(dú)立(1)的分布并且和相互獨(dú)立2.t檢驗(yàn)當(dāng)原假設(shè)成立時(shí),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(2)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和拒絕域拒絕域檢驗(yàn)的p

值其中稱為剩余標(biāo)準(zhǔn)差(或均方根誤差)故在顯著性水平0.01下拒絕原假設(shè)H0,認(rèn)為Y關(guān)于X

的回歸方程是顯著的以例10.2.1中數(shù)據(jù)為例,經(jīng)計(jì)算得注:對(duì)于一元線性回歸分析,t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是等同的四、利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測1.點(diǎn)預(yù)測稱為

y0的點(diǎn)預(yù)測.對(duì)于給定的X=x0,由于因變量Y是隨機(jī)變量,Y

的相應(yīng)取值y0是無法準(zhǔn)確預(yù)測的.將x0代入經(jīng)驗(yàn)回歸方程,只能得到y(tǒng)0的均值的估計(jì)四、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)2.區(qū)間預(yù)測對(duì)于給定的X=x0,相應(yīng)的y0

的均值a+bx0

的點(diǎn)估計(jì)為由可得y0

的置信水平為1-α

的預(yù)測區(qū)間為其中四、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)2.區(qū)間預(yù)測當(dāng)時(shí),y0的預(yù)測區(qū)間的長度達(dá)到最短當(dāng)x0逐漸遠(yuǎn)離時(shí),預(yù)測區(qū)間的長度逐漸增大例10.2.3

在例10.2.1中,若碳含量為0.19,求相應(yīng)的合金鋼強(qiáng)度的預(yù)測值和置信水平為95%的預(yù)測區(qū)間.解令,可得合金鋼強(qiáng)度y0

的預(yù)測值為取,則,又可得從而可

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論