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北师大2003课标版《1.1回归分析》公开课PPT课件优质课下载
复习回顾
若有n个样本点:(x1,y1),… ,(xn,yn),可以用下面的表达式来刻画这些点与直线
y=a+bx的接近程度:
使上式达到最小值的直线y=a+bx就是所求的直线,
这种方法称为最小二乘法。
这样得到的直线方程称为线性回归方程,a,b为其系数。
求线性回归方程的步骤
(1)做散点图,判断关系
(2)列表:
(3) 计算:
(4)代入公式,求线性 回归方程的系数a,b
(5)写出线性回方程。
思考交流:
1.有时散点图的各点并不集中在一条直线的附近,仍然可以按照求回归直线方程的步骤求回归直线,这样的回归直线有没有实际意义?
2.在怎样的情况下求得回归直线方程才有实际意义?
3.如何对一组数据之间的线性相关程度作出定量分析?
散点图只是形象地描述点的分布情况,它的“线性”是否
明显只能通过观察,要想把握其特征,必须进行定量的研究
例2.在对变量y和x进行线性相关检验时,已知n是观测值组数,r是相关系数,且已知:
①n=7,r=0.9533;②n=15,r=0.3012;
③n=17,r=0.4991;④n=3,r=0.9950.
则变量y和x具有较高线性相关程度的是 ( )
A.①和② B.①和④
C.②和④ D.③和④
反馈练习: