【金版学案】学年高中数学苏教版必修三课件：2.4 线性回归方程_百度文库
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【金版学案】学年高中数学苏教版必修三课件：2.4 线性回归方程
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18线性回归方程中的相关系数r-2
SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）看r值；SPSS回归系数SIG在SPSS软件统计结果中，；则差异极显著；sig是指的的显著性水平，就是p值，一般来说接近；spss软件的线性回归分析中，输出了一个anov；回归是方法；残差是实测与预计值的差值；平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样；df是自由度；均方是方差除以自由度；f是f分布的统计量；sig是p
SPSS中pearson（皮尔逊相关系数）看r值还是P值，确定相关性 两个值都要看，r值表示在样本中变量间的相关系数，表示相关性的大小；p值是检验值，是检验两变量在样本来自的总体中是否存在和样本一样的相关性。SPSS回归系数 SIG 在SPSS软件统计结果中，不管是回归分析还是其它分析，都会看到“SIG”，SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01&P&0.05,则为差异显著，如果P&0.01,则差异极显著sig是指的的显著性水平，就是p值，一般来说接近0.00越好，过大的话只能说不显著，sig是F检验的结果，&0.01代表方程通过检验，进行回归分析是有效的 F表示数据的方差，sig表示显著性，也就是对F检验的结果，如果sig&0.05则说明模型受误差因素干扰太大不能接受。R是复相关系数，表示观测值和模型描述值之间的线性相关系数，越大越好。R方通俗的说就是解释率，就是说你的自变量能够解释多少因变量的变化。具体到你这个就是模型不能接受，自变量解释了22.1%,剩下的只能用误差解释。spss软件的线性回归分析中，输出了一个anova表，表中的回归、残差、平方和、df、均方、F、sig分别代表什么回归是方法残差是实测与预计值的差值平方和有很多个，不同的平方和的意思不一样df是自由度均方是方差除以自由度f是f分布的统计量sig是p值anova表中的“回归平方和”表示反应变量的变异中的回归模式中所包含的自变量所能解释的部分。“残差平方和”代表反应变量的变异中没有被回归模型所包含的变量解释的部分。这两个值与样本量及模型中自变量的个数有关，样本量越大，相应变异就越大。df是自由度，是自由取值的变量个数，F为F检验统计量，用于检验该回归方程是否有意义，当Sig对应的值小于0.05（当显著性水平为0.05时）时，说明所建立的回归方程具有统计学意义，即自变量和因变量之间存在线性关系。 多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同 t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系F检验主要是检验因变量同多个自变量的整体线性关系是否显著，在k个自变量中，只要有一个自变量同因变量的线性关系显著，t检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，以判断每个自变量对因变量的影响是否显著。
计算结果肺活量例子 标准化回归系数（Beta值）在多元回归中被用来比较变量间的重要性B是指回归系数，beta是指标准回归系数，beta=B/S(B),beta是用来比较各个系数之间的绝对作用或者贡献的大小，B值是不能判断的绝对贡献的。 t值是对该回归系数B做假设检验的结果，P值小于0.05才可以认为有意义，但是具体问题要具体分析，有的时候要考虑交互作用等常数项为负 p值0.04，拒绝常数项为0的假设，统计显著，没问题 beta coefficient就是标准回归系数，它是首先把各个自变量进行Z转换（数据值-数据平均值然后除以标准差）之后再进行回归，此时得出的回归系数称为标准化回归系数。Z转换可以把各个自变量的数级、量纲统一标准化，也就可以根据标准化回归系数的大小比较出各个自变量在回归方程中的效应大小。标准回归系数standardizedregressioncoefficient或standardregressioncoefficient消除了因变量y和自变量x1，x2，?xn所取单位的影响之后的回归系数，其绝对值的大小直接反映了xi对y的影响程度计算方法对数据标准化，即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差，计算得到的回归方程称为标准化回归方程，相应得回归系数为标准化回归系数。公式若假定回归方程的形式如下：Y=b0+b1X1+b2X2+…+bjXj+…+bJXJ(Y是估计值)其中，回归参数b0,b1,…,bJ通过最小二乘法求得。则标准化回归系数bj'=bj*(Xj的标准差/Y的标准差)理解方法标准化回归系数（Beta值）在多元回归中被用来比较变量间的重要性。但是由于重要性这一词意义的含糊性，这一统计常被误用。有时人们说重要性，是指同样的条件下，哪一个东西更有效。在提高教学质量上，是硬件条重要还是师资更重要？如果是师资更重要，那么同样的物力投在师资上就可以更快地提高教学质量。但是这里要比较的两者必须有同样的测量单位，如成本（元）。如果变量的单位不同，我们不能绝对地说那个变量更重要。不同单位的两个东西是不能绝对地比出高低轻重来。要想进行绝对地比较，就需要两个东西有着共同的测度单位，否则无法比较。而标准化回归系数说的重要性则与上面的意义不同，这是一种相对的重要性，与某一特定的情况下，自变量间的离散程度有关。比如说，虽然我们不能绝对地说出教育和年资在决定收入上那一个一定是重要的，但如果现在大家的教育程度比较相似，那么在收入的决定上，工作年数就是决定因素；反之，如果工作年数没有太大区别，那么教育就成为了重要原因。这里的重要性是相对的，是根据不同情况而改变的。再举一个通俗的例子，研究者研究的是遗传因素和后天因素对于人成长的影响。那么在一个社会境遇悬殊巨大的环境中，有人在贫民窟成长，有人在贵族学校上学，那么我们会发现人格的大部分差异会从后天环境因素得到解释，而遗传的作用就相对较小；相反，如果儿童都是在一个相差不大的环境中长大的，你会发现，遗传会解释大部分的人格差异。这种意义上的重要性，不仅与这一自变量的回归系数有关系，而且还与这个自变量的波动程度有关系：如果其波动程度较大，那么就会显得较为重要；否则，就显得不太重要。标准化回归系数正是测量这种重要性的。从标准化回归系数的公式中也可看出，Beta值是与自变量的标准差与成正比的，自变量波动程度的增加，会使它在这一具体情况下的重要性增加。但是如果将两种重要性混同，就会得到误导性结论。如环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，就认为在个体的人格发展上应更注意环境因素，而轻视遗传因素，在目前对于Beta值的错误观念非常流行，甚至是一些高手中。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。数据的情况千差万别，变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况。 F是组方差值，sig是差异性显著的检验值，该值一般与0.05或0.01比较，若小于0.05或者0.01 则表示差异显著df是自由度一般的sig 没有特别注明的都是指双侧检验，如果特别注明有单侧，那就是单侧的 所谓双侧的意思是有可能在大于，有可能小于的，而单侧的意思是只有一边或者大于，或者小于的关于求法还是看相关统计学教材吧里面讲起来比较复杂 你的分析结果有T值，有sig值，说明你是在进行平均值的比较。也就是你在比较两组数据之间的平均值有没有差异。 从具有t值来看，你是在进行T检验。T检验是平均值的比较方法。T检验分为三种方法：1. 单一样本t检验（One-sample t test），是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m，就需要用这个检验方法。 2. 配对样本t检验（paired-samples t test），是用来看一组样本在处理前后的平均值有无包含各类专业文献、中学教育、文学作品欣赏、生活休闲娱乐、幼儿教育、小学教育、行业资料、应用写作文书、各类资格考试、18线性回归方程中的相关系数r等内容。　
　关于相关系数法 统计中常用相关系数 r 来衡量两个变量之间的线性相关的强弱,当...进行相关性检验; (2)如果 y 与 x 之间具有线性相关关系,求回归直线方程; (... 　? 线性回归方程 y = bx + a 中系数计算公式 $ b= ∑ (x i =1 n n...量两个变量之间的线性相关程度的 r & 0 时 表示两个 变量正相关 表示两个... 　线性回归方程与相关系数_数学_自然科学_专业资料。线性回归方程与相关系数 ? 1 ...(2) 从(1)中的 5 名女生样本中随机选取两名作深度访谈, 求选到看与不看... 　b,a 其中,b 是回归方程的斜率,a 是在 y 轴上 的截距. 4.样本相关系数 ...?yi- y ?2 i=1 i=1 n 量两个变量间的线性相关关系. (1)当 r&0 时... 　2.4 线性回归方程与回归分析(教师版) 一、基本内容 1. 在实际问题中,变量..., (xn,yn), ?(x 样本相关系数 r= i ?1 n i ?1 n i ? x)( yi ... 　y 间线性相关程度和性质的统计量――相关系数 r 并进行显 著性检验; 8、根据...理解回归或相关显著与否的含义 ; 6) 、一个显著的回归方程并不一定具有实践上... 　(千元)的回归方程为 y=650+0.008x, 下列说法中正确的个数是 ( C ) ①...样本数据,求得相关系数 r=-0.690,则( D ) A.y 与 x 的线性相关性很... 　⑤ 写出线性回归方程 ? 式中:自变量X1对应的偏回归系数b1 = 14.9,表明在百...可见二元相关系数RY?12比简单相关系数r1Y、r2Y都大。 2、多元相关系数的假设... 　的数据分析中的相关系数功能,得到产量与生产费用的线 性相关系数 r = 0....(5)检验回归方程线性关系的显著性(α = 0.05) 。(6)如果某地区的人均 GDP...线性回归方程中截距a的处理
一元线性回归是环境监测分析中常用的经典方法 ,一系列不同浓度标准液按照一定的操作方法显色后 ,分别测得吸光度 ,利用最小二乘法的原理计算 ,建立一元回归直线 ,其回归方程为Ｙ＝ａ +ｂｘ ,依据此回归方程 ,和未知样品的吸光度来计算出样品的浓度。１问题的提出在常规的环境监测分析中 ,有时被测样品的浓度 ,多在方法检测限浓度范围出现。例如大气中的二氧化硫和氮氧化物 ;地表水和地下水中的氰、砷、汞等项目 ,这些被测样品用回归方程计算浓度时 ,由于截距ａ的影响出现往往使结果偏高或偏低的现象 ,当截距高时 ,计算结果偏低 ,对分析结果的准确性有一定的影响。２问题产生的原因从线性回归方程Ｙ＝ａ +ｂｘ的通式中我们知道 ,ｂ是回归系数 ,ａ是回归方程中在Ｙ轴上的截距。当被测样品吸光度扣除空白溶液吸光度的数值为Ｙ进行计算时 ,理论上的截距ａ应等于零。但由于所采用的分析仪器和试剂的质量影响 ,分析人员的操作误差的存在 ,在环境监测的数据分析中截...&
(本文共2页)
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褐煤温和气化技术是一项洁净煤技术，仅是一个热加工过程，常压生产，不用氧气和氢气，即可制得煤气和焦油。本文综述了煤温和气化技术的历史沿革、优势和不足、基础研究、应用现状以及温和气化机理等，并提出应用这一技术对云南褐煤进行转化利用，可以有效利用煤炭资源，保护环境，提高经济效益。作者主要研究了温和气化技术的两个方面的内容：昭通褐煤温和气化试验和建立预测焦油产率的数学模型。温和气化试验在自制的一台固定床气化炉上完成，结果表明：影响褐煤温和气化的因素包括温度、升温速率、煤粒径、炉内停留时间以及催化剂等；本文对各种因素的影响进行了试验和分析，得出褐煤温和气化的最优操作参数：控制较高的温和气化温度(550-750℃),适当延长炉内停留时间，较小的煤粒径有利于温和气化反应，较快的升温速率有利于挥发分的析出，适量的催化剂CaO可以提高挥发物的产率。另外，本文还采用多元线性回归方法，对文献中褐煤焦油产率的实测数据进行分析，得出预测焦油产率的二元线性...&
(本文共99页)
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1线性回归方程的应用在检定与测试过程中,有大量的数据要进行分析处理,经常用到线性回归方程来计算测量结果,并需求得线性回归方程P=A+B×F中系数A和B及数据组P和F的相关性,此时可以利用Excel来自动生成对测量结果的线性回归方程的计算。下面通过千斤顶和量力环二个实例来说明Excel在线性回归方程中数据处理的应用。在千斤顶检测中,根据规程需要给出校准方程,也就是线性回归方程,以力值为自变量F,压力P为应变量的方程P=A+B×F,及负载效率内插误差等数据结果,并用于判断千斤顶是否合格,利用Excel可以节省大量的手动数据计算过程。线性方程为:P=A+B×F根据表1的测量数据,利用电子表格进行线性回归求出工作曲线的截距A、斜率B和相关系数R值:A=0...999973根据所求得的R值,可看出F和P成线性关系,其回归直线方程为:P=0..019836×F2Excel表格设计和函数公式...&
(本文共2页)
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用于处理焊锡（S_n—P_b合金）的真空蒸馏脱铅炉已成功应用于工业生产多年，但目前仍处于凭经验操作的水平。由于炉子在真空封闭状态下运行，因而难以及时了解炉内作业情况，也就很难达到及时、准确控制产品质量的目的。为此本文指出了建立真空炉静、动态数学模型并分别进行优化的必要性及其意义。分析了建模条件、阐述了建模过程、验证了模型的准确性及可靠性，并对其优化结果进行了分析。从而实现真空炉的自动控制。本文在参考机理模型建模方法的基础上，分别根据线性回归法和过程辨识法建立起模型的静、动态数学模型，得到了表征真空炉内部特性的静态数学模型—多输入、单输出的代数方程和动态数学模型—多输入、单输出的差分方程。以云锡公司10吨/日真空炉为例，将此型炉子的观测值及初始值送入计算机，经离线计算后，依次得到炉子的静态模型，并在此基础上对模型参数进行优化，得到最佳入炉电功率的值，同时还可获得炉子的动态模型与相应的最优电功率值，其结果以表格和曲线的形式输出。为了...&
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回归分析是处理变量之间相关关系的一种数学方法,是最常用的数理统计方法,有着深刻而生动的实际背景,它从生产实践与科学技术中产生,而又成为现代科学技术中分析问题和解决问题的一个强有力工具。在解决预测、控制、生产工艺优化、工农业生产和科学研究等各个领域中都有着非常重要而广泛的应用。回归分析研究具有相关关系的变量间的统计规律性,主要包括以下内容,模型,参数的最小二乘估计,回归方程的显著性检验,回归系数的区间估计,预测和控制,拟合检验,非线性回归的一般处理方法,可以化为一元线性回归问题,多元线性回归。回归分析一般分为线性回归分析和非线性回归分析,本文重点研究一元线性回归和可化为一元线性回归两个方面的问题。本文第一章主要介绍了一元线性回归分析的应用前景,研究的目的和意义,及其国内外的研究现状分析。一元线性回归分析的基本概念和最小二乘法,给出了一元线性回归方程中未知参数的估计公式。第二章主要研究一元线性回归中两个变量之间的相关关系。讨论了与其...&
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近些年，数据流逐渐成为越来越重要的数据类型。数据流终的数据不同于传统的数据库中的数据，因此数据流中的数据处理和管理方面的技术需要重新被考虑；这开拓了一个崭新的研究方向。另外，随着多年的OLAP技术的研究和发展，OLAP已经起到越发重要的作用。现有的OLAP技术只是基于有限的、静态的、持久稳固的、历史的数据；而数据流联机分析处理是基于无限的、连续的、快速变化的流数据。那么数据流联机分析处理技术的研究将是一项具有挑战性的任务。本文主要研究了数据流联机分析处理技术。首先，本文研究了数据流的滑动窗口大小控制方法和窗口更新技术。它们很好地适应了数据流的多样流速情况。本文提出了一种基于静态滑动窗口的数据流聚集技术。它能够有效地实现细节性数据流上的近似查询。第二，本文研究了时间序列数据流的回归分析技术。该项研究包括以下几方面：(1)时间序列数据流的一元线性回归模型的创建技术和回归模型的应用；(2)多个线性回归方程的聚集技术。本文的实验分析展示...&
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线性回归方程，具体些.
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说明书上很具体应该按什么键等等步骤一清二楚
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