体重/kg 48
57 50 54
64 61 43
59
残差ê -6.373 2.627 2.419 -4.618 1.137 6.627 -2.883 0.382
残差ê
8
6
4
2
0
残差ê
-2 0
2
4
6
8
10
-4
-6
-8
4.残差分析,模型诊断。
编号 1
2
3
4
5
6
7
8
身高/cm 165 165 157 170 175 165 155 170
y=bx+a+e E(e)=0, D(e)=σ 2 (文科不涉及)
y=bx+a+e其中a和b为模型的未知参数, e是y与 yˆ 之间的误差,通常e称为随机误差。
采用最小二乘法估计模型参数:
这样的方法叫做最小二乘法.(数学3 P92)
问题归结为:a,b取什么值时Q最小,即总体和最 小.下面是计算回归方程的斜率和截距的一般 公式.
类比样本方差估计总体方差的思想
ˆ 2
1 n2
n i1
eˆi2
1 Q(aˆ,bˆ)(n 2) n2
公式中的分母取
Q(aˆ,bˆ)称为残差平方和
n-2是为了达到
更好的估计效果。
c. 回归分析教学建议
• 函数模型与“回归模型”的关系 • 散点图与模型的选择 • 残差变量与模型选择 • 解释残差变量的来源 • 正确理解相关系数、相关指数的含义 • 注意提炼案例所蕴含的统计思想 • 应用统计方法解决实际问题需要注意
体重/kg 48
57 50 54
64 61 43
b.通过典型案例的探究,了解独 立性检验(只要求2×2列联表) 的基本思想、方法及其初步应 用。