内容正文:
§1 回归分析
1.1 回归分析
1.2 相关系数
1.3 可线性化的回归分析
1.了解回归分析的思想和方法.(重点)
2.掌握相关系数的计算和判断线性相关的方法.(重点)
3.了解常见的非线性回归模型转化为线性回归模型的方法.(难点)
[基础·初探]
教材整理1 回归分析
阅读教材P73~P75,完成下列问题.
设变量y对x的线性回归方程为y=a+bx,由最小二乘法知系数的计算公式为:
b=.
-b,a===
教材整理2 相关系数
阅读教材P76~P78,完成下列问题.
1.相关系数r的计算
假设两个随机变量的数据分别为(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),则变量间线性相关系数
r==
=.
2.相关系数r与线性相关程度的关系
(1)r的取值范围为[-1,1];
(2)|r|值越大,误差Q越小,变量之间的线性相关程度越高;
(3)|r|值越接近0,误差Q越大,变量之间的线性相关程度越低.
3.相关性的分类
(1)当r>0时,两个变量正相关;
(2)当r<0时,两个变量负相关;
(3)当r=0时,两个变量线性不相关.
判断(正确的打“√”,错误的打“×”)
(1)两个变量的相关系数r>0,则两个变量正相关.( )
(2)两个变量的相关系数越大,它们的相关程度越强.( )
(3)若两个变量负相关,那么其回归直线的斜率为负.( )
【答案】 (1)√ (2)× (3)√
教材整理3 可线性化的回归分析
阅读教材P79~P82,完成下列问题.
1.非线性回归分析
对不具有线性相关关系的两个变量做统计分析,通过变量代换,转化为线性回归模型.
2.非线性回归方程
曲线
方程
曲线图形
变换
公式
变换后的
线性函数
y=axb
(a=1,b>0)(a=1,b<0)
c=ln a
v=ln x
u=ln y
u=c+bv
y=aebx
(a>0,b>0)(a>0,b<0)
c=ln a
u=ln y
u=c+bx
y=ae
(a>0,b>0)(a>0,b<0)
c=ln a
v=
u=ln y
u=c+bv
y=a+
bln x
(b>0) (b<0)
v=ln x
u=y
u=a+bv
下列数据x,y符合哪一种函数模型( )
x
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10