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8.2一元线性回归模型及其应用
【题型归纳目录】
题型一:求回归直线方程
题型二:利用回归直线方程对总体进行估计
题型三:线性回归分析
题型四:残差分析与相关指数的应用
题型五:非线性回归分析
【知识点梳理】
1、一元线性回归模型
我们称y=r+a+e
E何)=0,D回=o为Y关于x的一元线性回归模型,其中y称为因变量或响应变量,x称为自
变量或解释变量:a和b为模型的末知参数,a称为截距参数,b称为斜率参数:e是Y与br+a之间的随机
误差.
2、线性回归方程与最小二乘法
回归直线方程过样本点的中心(民,),是回归直线方程最常用的一个特征
我们将)=r+à称为Y关于x的线性回归方程,也称经验回归函数或经验回归公式,其图形称为经验
回归直线.这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法,求得的b,à叫做b,α的最小二乘估计
(leastsquaresestimate )
2x-y-列
∑xy-
b=
其中
2-
d=y-bx.
3、残差的概念
对于响应变量Y,通过观测得到的数据称为观测值,通过经验回归方程得到的)称为预测值,观测值减
去预测值称为残差.残差是随机误差的估计结果,通过残差的分析可以判断模型刻画数据的效果,以及判
断原始数据中是否存在可疑数据等,这方面工作称为残差分析。
4、刻画回归效果的方式
(1)残差图法
作图时纵坐标为残差,横坐标可以选为样本编号,或身高数据,或体重估计值等,这样作出的图形称
为残差图.若残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,带状区域越窄,则说明拟合效果越好,
(2)残差平方和法
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我差平方和∑,-,残差平方和越小,模型拟合效果越好,残我差平方和越大,模型拟合效果越差
(3)利用R刻画回归效果
决定系数是度量模型拟合效果的一种指标,在线性模型中,它代表解释变量客立预报变量的能力,
2(y-划月
R2=1回
R越大,即拟合效果越好,R越小,模型拟合效果越差,
2%-列
【典型例题】
题型一:求回归直线方程
例1.(2023四川成都高二校考期末)某城市2017年到2021年人口总数与年份的关系如表所示,据此估计
2022年该城市人口总数
(单位十万).(参考数据和公式:6=3.2,ā=下-b)
年份2017+x(年)
0
人口数y(十万)
19
【答案】19.6
【解折】由题可得x=0+1+2+3+4=2,下=5+7+8+1+19=10,
5
5
又6=3.2,
.a=y-bm=10-2×3.2=3.6,
故y关于x的线性回归方程为立=3.2.x+3.6,
当x=5时,少=3.2×5+3.6=19.6
故答案为:19.6
例2.(2023高三课时练习)某实验室对小白鼠体内x、y两项指标进行研究,连续五次实验所测得的这两
项指标数据如下表:
120
110
125
130
115
92
83
90
96
89
已知y与x具有线性相关关系,利用上表中的五组数据求得回归直线方程为旷=x+6.若下一次实验中
x=170,利用该回归直线方程预测得少=117,则a的值为
【答案】0.54
【解析】已知y与x具有线性相关关系,且直线方程为=r+6过样本中心值(:习),
又=120+10+125+130+15)=120,了=写92+83+90+96+89)=90.
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所以90=120à+b①,
又实验中x=170,预测得少=117,所以117=170à+6②,
联立①②解得:à=0.54,6=25.2
故答案为:0.54
例3.(2023上海·高三专题练习)己知由样本数据x,y,)(=1,2,3,·,10)组成的一个样本,得到回归直线方
程为=2x-0,4,且x=2,其中发现两个歧义点(-2,1)和(2,-)偏差过大,去除这两点后,得到新的回归直
线的斜率为3,则新的回归直线方程为
【答案】户=3x-3
【解析】因为户=2x-0.4,且x=2,
所以可=2×2-0.4=3.6,
去除两个歧义点(-2,1)和(2.-)后新的平均数为:
x=2×10-5,7=3.6×10_
82
,又新的回归直线的斜率为3,
8
2
=-3
2
所以新的回归直线方程为=3r-3
故答案为:=3x-3
变式1.(2023高三课时练习)某研究机构对高三学生的记忆力x和判断力y进行统计分析,得表数据,
6
10
3
6
请根据表提供的数据,求出y关于x的线性回归方程:一
【答案】y=0