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i 1 n
ˆ, 即 ˆ, b 取得最小值的 a
ˆ ) min Q(a , b) min ˆ, b Q( a
4
在现实问题中处于同一个过程中的一些 变量往往是相互依赖和相互制约的，它们之 间的相互关系大致可分为两种： (1)确定性关系 --函数关系 (2)非确定性关系 -- 相关关系：变量之间有 一定的依赖关系，但这种关系并不完全确定。
可控变量：可以在某范围内随意地取指定数值- 自变量 不可控变量:可以观测但不可控制(随机变量)-- 因变量
2
ˆx ˆ a Y ˆ b
称为 Y 对 x 的经验回归方程或经验公式。 注：确定变量间相关关系数学关系式的三种方法 1.经验公式。2.假设检验。3.散点图法。 把样本值 （x1 , y1 ), ( x2 , y2 ),, ( xn , yn ) 作为平面直角坐标系的 n 个点描出来，构成实验的 散点图。
第五章 回归分析
回归分析
一元线性回归
多元线性回归
非线性回归
5.0 回归名称的由来
引言
回归分析是研究变量之间相互依赖 关系的一种统计方法，是数理统计 学中应用最广泛的分支之一.
2
回归分析的基本思想以及 “回归” 名称的由来最初是由英国生物学家兼 统计学家高尔顿提出来的. 他从一千多对父母身高与其子女身高 的数据分析中得出：当父亲身高很高 时，儿子的身高并不像期待的那样高， 而要稍矮一些，有向同龄人平均身高 靠拢的现象；而当父亲身高很矮时， 儿子的身高要比预期的高，也有向同 龄人平均身高靠拢的现象.
称为独立样本 Y1 ,Y2 ,,Y n 的一个（或一组）样本观测
值，其中 yi , i 1,2,, n
为 x 取固定值 x 时，对 Yi 进行一次试验所得到的观测值。
xi
利用独立样本及其样本值可得 a, b, 的估计量及 ~ 2 从而得到回归函数 Y ˆ 和 a bx 的估计 估计值 a ˆ, b ˆ ,
x
Y a bx 2 ~ N ( 0 , )
（5－1）
其中 a, b, 2 为常数，则称 Y 与 x 之间存在线性 相关关系，称（5－1）为一元正态线性回归模型， 简称一元线性模型，其回归函数记为
~ Y EY a bx
称为 Y 对 x 的线性回归，a 称为回归常数， b 称为回归系数。 由（5－1）得 Y ~ N (a bx, 2 ) ，可知
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上述例子中身高x，年龄x，施肥量 x1、 播种量x2 、种子 x3 都是可以在一定范 围内随意的取指定数值，是可控变量称 之为自变量，而体重 y, 血压 y，亩产 量 y 都是不可控变量称为因变量.
研究一个变量与一个(或几个)可控变量 之间 相关关系的统计分析方法称为回归 分析.
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回归分析：研究一个随机变量与一个（或几个） 可控变量之间相关关系地统计方法。 只有一个自变量的回归分析叫做一元回归分析； 多于一个自变量的回归分析叫做多元回归分析。 回归分析主要内容:
(1)提供建立有相关关系的变量之间的数学关系式 (经验公式)的一般方法;
(2)判别所建立的经验公式是否有效; (3)利用所得到的经验公式进行预测和控制.
§5.1 一元线性回归
(一 ) 一元线性回归模型
设 与 Y 有相关关系,当自变量 x x0 时, 因 变量 Y 并不取固定的值与其对应. 如果要用函数关 系近似 x 与 Y 的相关关系,很自然想到,应该以EY0 作为 Y 与 x x0 相对应的数值.
2 2 ˆ ˆ ( yi yi ) [ yi ( xi )] min i 1 i 1 n n
二、未知参数的估计
1. 正规方程组、回归系数的点估计
y a bx的估计 根据最小二乘法求线性回归函数 ~
ˆx 就是求使得 ˆ a ˆb y
Q(a , b) [ yi (a bxi )]2
例1 人的体重y与身高x之间的关系一 般来说，身高高一些，体重也要重 一些，但身高不能严格地确定体重，即 同样身高的人，体重可能不同. 例2 人的血压y与年龄x之间的关 系，不可能由一个人的年龄完全确定 他的血压. 一般说人的年龄越大血压 越高，但年龄相同者，血压未必相同.
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例3 水稻亩产量y与其施肥量x1、播种 量x2、种子x3有关系，但 x1、x2、x3 取相同的一组数值时，亩产量y可取不 同数值. 这几个例子中的两个变量之间都有 一定的关系，且是一种非确定性的关系， 称这类关系为相关关系.
2
由 1 , 2 , n 独立知道 Y1 ,Y2 ,Yn 也相互独立，且
Yi ~ N (a bxi , 2 )
i 1,2,n
Y1 , Y2 ,Yn称为来自Y的容量为n的一个独立随机 样本（简称独立样本） 。而
（x1 , y1 ),( x2 , y2 ),, ( xn , yn )
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正是因为儿子的身高有回到同龄人 平均身高的这种趋势，才使人类的身 高在一定时间内相对稳定，没有出现 父辈个子高其子女更高，父辈个子矮 其子女更矮的两极分化现象，说明后 代的平均身高向中心靠拢了，这种现 象叫回归，这就是“回归”一词的最 初含义. 现在的意思是：凡是利用一个 变量或一组变量的变异来估计或预测 另一个变量的变异情况都称之为回归。
x取
不同数值时，便得到不同的 a bx 2 2 2 Y a bx n n n 2 1 , 2 , n相互独立，均服从N (0, )
其中 a, b, 为未知的常数。
y
.
o
.. . .. .
x
ˆ ˆ ( x ), 使得 根据散点图，适当地选择一个函数 y
ˆ1 ),( x2 , y ˆ 2 ),( xn , y ˆ n ), 在一定意义下最好地吻合 ( x1 , y
于观测结果 ( x1 , y1 ),( x2 , y2 ),( xn , yn ), 常用的是最小 二乘法，即
