一组数据的线性回归方程

一元线性回归方程案例数据

8. 一个工厂在某年里每月产品的总成本据：

（单位：万元）与月产量

（单位：万件）之间有如下一组数

则月总成本

与月产量

之间的线性回归方程为________.

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9. 某中学高一期中考试后，对成绩进行分析，从13班中选出5名学生的总成绩和外语成绩如下表:

则外语成绩对总成绩的回归直线方程是_______________________. 收藏 加入试题篮 题目有误 查看详解 三. 解答题 （本大题共5小题，共0分）

10. 在国民经济中，社会生产与货运之间有着密切关系，下面列出1991—2000年中某地区货运量与工业总产值的统计资料：

利用上述资料：(1)画出散点图；(2)计算这两组变量的相关系数； (3)在显著水平0.05的条件下，对变量(4)如果变量

与

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11. 随机选取15家销售公司，由营业报告中查出其上年度的广告费(占销售总额的百分比)列表如下：

(占总费用的百分比)及盈利额

与

进行相关性检验；

之间具有线性相关关系，求出回归直线方程.

试根据上述资料：(1)画出散点图；(2)计算出这两组变量的相关系数； (3)在显著水平O.01的条

回归分析确定性关系或函数关系y =f (x) 变 量 间 的 关 系 非 确 定 性 关 系人的身高和体重 家庭的收入和消费 商品的广告费和销售额 粮食的施肥量和产量

x相关关系

Y

称这种非确定性关系为统计关系或相关(相依 关系. 称这种非确定性关系为统计关系或相关 相依)关系

第一章 一元线性回归模型以下设 x 为自变量(普通变量 Y 为因变量(随机变 普通变量) 普通变量 随机变 量) .现给定 x 的 n 个值 x1,…, xn, 观察 Y 得到相应的 n 个 值 y1,…,yn, (xi ,yi) i=1,2,…, n 称为样本点 样本点. 样本点 以 (xi ,yi) 为坐标在平面直角坐标系中描点,所得到 的这张图便称之为散点图 散点图. 散点图

北京市城市居民家庭生活抽样调查图表 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18x:人均生活费收入Y:人均食品支出

§1.1 模型的建立及其假定条件一、一元线性回归模型例如：研究某市可支配收入X对人均消费支出 的影响。建立如下 例如：研究某市可支配收入 对人均消费支出Y 的影响。 对人均消费支出

理论回归模型：

Yi = β0 + β1 Xi + εi其中： ——

数学选修1-2第一章课件

数学选修1-2第一章课件

必修3(第二章 统计)知识结构收集数据(随机抽样)整理、分析数据 估计、推断 用样本估计总体 变量间的相关关系

简 单 随 机 抽 样

分 层 抽 样

系 统 抽 样

用样本 的频率 分布估 计总体 分布

用样本 数字特 征估计 总体数 字特征

线 性 回 归 分 析

数学选修1-2第一章课件

统计的基本思想实际 抽 样

样本

y = f(x)模 分 析 拟

y = f(x)

y = f(x)

数学选修1-2第一章课件

回顾变量之间的两种关系问题1:正方形的面积y与正方形的边长x之间 的函数关系是 确定性关系 y = x2 问题2:某水田水稻产量y与施肥量x之间是否 -------有一个确定性的关系？ 例如：在 7 块并排、形状大小相同的试验田 上 进行施肥量对水稻产量影响的试验，得到 如下所示的一组数据：施化肥量x 15

20

25

30

35

40

45

水稻产量y 330 345 365

405 445

450 455

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1、定义： 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。注 1):相关关系是一种不确定性关系； 2):对具有相关关系的两个变量进行

统计分析的方法叫回归分析。

线性回归方程高考题

1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量（吨）与相应的生产能耗（吨标准煤）的几组对照数据：

3456

…

34

（1）请画出上表数据的散点图；

（2）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程；

（3）已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤．试根据（2）求出的线性回归方程，预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤

-

（参考数值：）

2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下:

使用年限x23456

`

维修费用y

若有数据知y对x呈线性相关关系.求:

(1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,;

^x y xy x2

序号

12！

23

3~

4

45、

56

∑(

(2) 估计使用10年时,维修费用是多少.

3、某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此作了四实试验，得到的数据如下：

!

5

零件的个数x（个）23

4

加工的时间y（小时）34

（1）在给定的坐标系中画出表中数据的散点图；

(

（2）求出y关于x的线性回归方程，并在坐标系中画出回归直线；（3）试预测加工10个零件需要多少时间

（注：

4、某服装店经营的某种服装，在某周内获纯利(元)与该周每天销售这

线性回归方程中的相关系数r

r=∑(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(Xi-X平均数)^2*∑(Yi-Y平均数)^2]

R2就是相关系数的平方，

R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数，多元则是复相关系数 判定系数R^2

也叫拟合优度、可决系数。表达式是: R^2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。

问题：在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量， R2往往增大 这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。

——但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关，R2需调整。

这就有了调整的拟合优度: R1^2=1-(RSS/(n-k-1))/(TSS/(n-1))

在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响: 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。

总是来说，调整的判定系数比起判定系数，除去了因为变量个数增加对判定结果的影响。 R = R接近于1表明Y与X1， X2 ，…， Xk之间的线性关系程度密

第二、三章 回归方程复习题

一、 单项选择题

1、将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为（ D ）。

A．虚拟变量 B. 控制变量 C．政策变量 D. 滞后变量

2、把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ B ）。

A．横截面数据 B. 时间序列数据 C．修匀数据 D. 原始数据

3、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机数量是( A )。

A．内生变量 B. 外生变量 C．虚拟变量 D. 前定变量 4、回归分析中定义的( B ) 。

A．解释变量和被解释变量都是随机变量

B．解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C．解释变量和被解释变量都为非随机变量

D．解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 5、双对数模型lnY?ln?0??1lnX??中，参数β的含义是（ C ）。

1

A．Y关于X的增长率 B. Y关于X的发展速度 C．Y关于X的弹性 D. Y关于X 的边际变化 6、半对数模型Yi??0??1lnXi

千斤顶校验回归方程 数据输入区压力表示值P 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 检验力值F (kN) 288 568 862 1160 1465 1750 2040 2340 2645 2940

使用说明 校验系数 1.00340 1.01754 1.00573 0.99648 0.98628 0.99079 0.99160 0.98797 0.98330 0.982933000 2800 2600 2400 2200 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0 5 10 15 20 25

1 回归方程中的加减号以截距b的显示为准,不显示为正

理论值 289 578 867 1156 1445 1734 2023 2312 2601 2890

结果输出区 斜率m 0.01693 截距b 0.31 相关系数 r=0.99997 回归方程 P=0.01693F+0.31

+

SUMMARY OUTPUT 回归统计 Multiple R R Square Adjusted R Square 标准误差 观测值 方差分析 df 回归分析 残差 总计 SS 1 2062.387782 8

一元一次回归方程

C++程序

#include #include

void input(int[],int); //声明所有的函数 void output(int t[],int,double,double); double _mx(int); double _my(int t[],int);

double _b(int t[],int,double,double); double _a(double,double,double); double jieguo(double,double,int);

double _cor(int [],int,double,double); void main() {

int t[10],n=10; //t[]存放数据，n表示长度，总长为10

double a,b,mx,my; //a和b为方程系数， mx为Xi的平均值 my为Yi平均值

input(t,n); //调用输入函数

mx=_mx(n); //给mx赋值

2.4《线性回归方程》导学案(1)

学习目标:

（1）收集现实问题中两个有关联变量的数据作散点图，利用散点图直观认识变量间的相关关系；

（2）在两个变量具有线性相关关系时，在散点较长中作出线性直线，用线性回归方程进行预测；

（3）理解最小二乘法的含义及思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程。

学习重点:散点图的画法，回归直线方程的求解方法。

学习难点:回归直线方程的求解方法。

学习过程:

一、问题情境

问题1：

客观事物是相互联系的，存在着一种确定性关系，过去研究的大多数是因果关系，但

实际上更多存在的是一种非因果关系即非确定性关系——相关关系。你

能举出一些这样的事例吗？

问题2：

某小卖部为了了解热茶销售量与气温之间的关系，随机统计并制作

了某6天卖出热茶的杯数与当天气温的对照表：

-0C，你能根据这些数据预测这天小卖部卖出热茶的杯数吗？

如果某天的气温是5

二、学生活动

为了了解热茶销量与气温的大致关系，我们以横坐标x表示气温，纵坐标y表示热茶销量，建立直角坐标系，将表中数据构成的6个数对所表示的点在坐标系内标出，得到下图，今后我们称这样的图为散点图(scatterplot).

从右图可以看出.这些点散布在一条直线的附近,故可用一个线性函数近似地表示热茶销量与

第八章 回归方程的函数形式

回忆参数线性模型和变量线性模型（见5.4）。我们所关注的是参数线性模型，而并不要求变量Y与X一定是线性的。

在参数线性回归模型的限制下，回归模型的形式也有多种。 我们将特别讨论下面几种形式的回归模型： (1) 对数线性模型(不变弹性模型) (2) 半对数模型。 (3) 双曲函数模型。 (4) 多项式回归模型。

上述模型的都是参数线性模型，但变量却不一定是线性的。

8.1 三变量线性回归模型

以糖炒栗子需求为例，现在考虑如下需求函数：

Y =

AXiB2 ( 8 - 1 )

此处变量Xi是非线性的。但可将式( 8 - 1 )做恒等变换表示成另一种形式： lnYi= lnA+B2lnXi ( 8 - 2 )

其中，ln表示自然对数，即以e为底的对数；令 B1= lnA ( 8 - 3 )

可以将式( 8 - 2 )写为：

lnYi = B1 + B2lnXi ( 8 - 4 )

加入随机误差项，可将模型( 8 - 4 )写为：

lnYi = B1+B2lnXi+