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选修2-3《小结》集体备课PPT课件优质课下载
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一、两个基本思想
要点归纳
回归分析包括线性回归分析和非线性回归分析两种，而非线性回归分析往往可以通过变量代换转化为线性回归分析，因此，回归分析的思想主要是指线性回归分析的思想．
独立性检验的基本思想类似于反证法．要确认两个分类变量有关系的可信程度，先假设两个分类变量没有关系，再计算随机变量K2的观测值，最后由K2的观测值与表中临界值比较大小，判断两个分类变量是否有关系．
２、独立性检验的基本思想
１、回归分析的基本思想
相关指数R2是用来刻画回归模型的回归效果的，其值越大，残差平方和越小，模型的拟合效果越好．
两个重要参数
K2统计量是用来判断两个分类变量在多大程度上相关的变量．独立性检验即计算K2的观测值，并与教材中所给表格中的数值进行比较，从而得到两个分类变量在多大程度上相关．
K2统计量
二、
1．
2．
相关指数R2
三、
1．
两种重要图形
残差图
2．
残差图可以用来判断模型的拟合效果，其作用如下：
散点图是进行线性回归分析的主要手段，其作用如下：
散点图