曲线估计与回归分析.ppt

该【曲线估计与回归分析 】是由【相惜】上传分享，beplayapp体育下载一共【24】页，该beplayapp体育下载可以免费在线阅读，需要了解更多关于【曲线估计与回归分析 】的内容，可以使用beplayapp体育下载的站内搜索功能，选择自己适合的beplayapp体育下载，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此beplayapp体育下载到您的设备，方便您编辑和打印。社会科学统计软件SPSS教程第七章曲线估计与回归分析整理ppt在数量分析中,经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响的,就需要利用相关分析和回归分析。本章介绍回归分析根本概念,回归分析的主要类型:曲线估计、线性回归分析、非线性回归分析。,恰当的曲线拟合方法可以准确而快速地反映出实际情况。在曲线估计中,一般首先绘制自变量和因变量间的散点图,然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进行回归分析的类型。确定函数关系后再进一步确定函数关系中的未知参数,并进行显著性检验。整理ppt在实际问题中,用户往往不能确定究竟该选择何种函数模型更接近样本数据,这时可以采用曲线估计的方法,其步骤如下:,同时选择几种模型;,并显示R2、F检验值、相伴概率值等统计量;,并作一些预测。整理ppt整理pptP144线性估计例如利用数据文件“〞,对horse和mpg两变量进行曲线拟合〔曲线估计〕。整理ppt关键数值说明::自变量与因变量的相关系数;:决定系数,度量建立的函数关系能说明的变异百分比;:用回归方程来描述变量之间的统计关系时,观测值yi与按回归线预测的值Yi并不一定完全一致,即各观测点(xi,yi)并不一定都落在回归线上,各观测点偏离回归线的程度,可用它们的总偏差平方和“QT〞来表示,即QT=∑(yi-Yi)2+∑(Yi-y)2,其中y是各观测值yi的平均值。∑(Yi-y)2称为回归平方和,其越大那么自变量与因变量之间的相关性越好。整理ppt∑(yi-Yi)2称为残差平方和。统计学上把观测点与它在回归直线上相应位置的差异称残差,把每个残差的平方后加起来称为残差平方和,它表示随机误差的效应。由此可知,总偏平方和=残差平方和+回归平方和。整理ppt