第一节一元线性回归分析预测法一、概念（思路）根据预测变量（因变量）Y和影响因素（自变量）X的历史统计数据，建立一元线性回归方程，然后代入X的预测值，求出Y的预测值的方法。基本公式：y=a+bx其中：a、b为回归系数，是未知参数。基本思路：1、利用X，Y的历史统计数据，求出合理的回归系数：a、b，确定出回归方程2、根据预计的自变量x的取值，求出因变量y的预测值

第五章回归分析-统计计算及方法

自考统计学第五章相关分析与回归分析课件

SAS统计之第五章线性回归分析

第五章--趋势外推预测方法

一元回归分析在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系，则称其为一元回归分析。其回归模型为y 称为因变量，x称为自变量，称为随机误差，a,b 称为待估计的回归参数，下标i表示第i个观测值。如果给出a和b的估计量分别为,，则经验回归方程:一般把称为残差，残差可视为扰动的“估计量”。例子:湖北省汉阳县历年越冬代二化螟发蛾盛期与当年三月上旬平均气

经济预测与决策第五章回归分析预测法

第五章 回归分析

5.8 第五章 回归分析

管理会计课件第五章预测分析共50页文档

第5章自变量选择与逐步回归思考与练习参考答案自变量选择对回归参数的估计有何影响答：回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误，这样模型容易出现异方差或自相关性，影响回归的效果；如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠，而且得到的模型

第五章回归预测法(教材第五到八章)

实验项目名称违背基本假设的回归分析实验所属课程名称回归分析实验实验类型验证型实验日期 4.27 班级学号姓名成绩a.因变量: Y残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N预测值175.4748 292.5545 231.5000 38.95206 10 标准预测值-1.438 1.567 .000 1.000 10 预测值的标准误差10.466 20.191 1

所属章节：第五章相关分析与回归分析1■在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变量数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为（）。答案：负相关。干扰项：正相关。干扰项：完全相关。干扰项：非线性相关。提示与解答：本题的正确答案为：负相关。2■在线性相关中，若两个变量的变动方向相同，一个变量的数值增加，另一个变

第五章回归分析和曲线拟合

第5章参考答案5.1 自变量选择对回归参数的估计有何影响？答：回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误，这样模型容易出现异方差或自相关性，影响回归的效果；如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠，而且得到的模型稳定性较差，影响回归

第5章 回归分析

第五章 回归分析 一、填空题1、一元线性回归分析的数学模型为 。2、多元线性回归模型=+Y βX ε中，β的最小二乘估计ˆβ的协方差矩阵ˆβCov()=_______ . 解：1ˆσ-'2Cov(β)=()X X ．3、为了估计山上积雪溶化后对河流下游灌溉的影响，在山上建立观测站，测得连续10年的观测数据如下表（见表3）。表3 最大积雪深度与灌溉面积的10年

第一节一元线性回归分析预测法一、概念（思路）根据预测变量（因变量）Y和影响因素（自变量）X的历史统计数据，建立一元线性回归方程x bayˆˆˆ+=，然后代入X的预测值，求出Y的预测值的方法。基本公式：y=a+bx其中：a、b为回归系数，是未知参数。基本思路：1、利用X，Y的历史统计数据，求出合理的回归系数：a、b，确定出回归方程2、根据预计的自变量x的取值，

第五章 平均预测法和回归预测法第一节 平均预测法一、算术平均预测法1、算术平均预测法是将若干同类观察数据的算术平均数作为预测值的预测方法。2、算术平均数计算公式nX X X X n+++=21其中，X 为算术平均数，),...,3,2,1(n i X i =为实际观测数据，n 为观察数据的个数。例5-1 12年来某自学考试科目的合格率分别是0.4 0.6 0