资源描述
单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,0,必修,3(,第二章 统计,),知识结构,收集数据,(,随机抽样,),整理、分析数据估计、推断,简单随机抽样,分层抽样,系统抽样,用样本估计总体,变量间的相关关系,用样本的频率分布估计总体分布,用样本数字特征估计总体数字特征,线性回归分析,第1页/共25页,必修3(第二章 统计)知识结构 收集数据(随机抽样)整理,1,1,、两个变量的关系,不相关,相关关系,函数关系,线性相关,非线性相关,现实生活中两个变量间的关系有哪些呢？,相关关系：,对于两个变量，当自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系。,第2页/共25页,1、两个变量的关系不相关相关关系函数关系线性相关非线性相关现,2,思考,：相关关系与函数关系有怎样的不同？,函数关系中的两个变量间是一种确定性关系,相关关系是一种非确定性关系,函数关系是一种理想的关系模型,相关关系在现实生活中大量存在，是更一般的情况,第3页/共25页,思考：相关关系与函数关系有怎样的不同？函数关系中的两个变量间,3,2,、最小二乘估计,(,使得样本数据的点到回归直线的距离的 平方和最小的方法叫最小二乘法,),最小二乘估计下的线性回归直线方程：,回归直线必过样本点的中心,第4页/共25页,2、最小二乘估计(使得样本数据的点到回归直线的距离的,4,线性回归方程 中，的意义是,x,每增加一个单位，,y,就平均增加 个单位,C,第5页/共25页,线性回归方程 中，的,5,3,、,回归分析的基本步骤,:,画散点图,求回归方程,预报、决策,这种方法称为,回归分析,.,回归分析,是对具有相关关系的两个变量进行统计,分析的一种常用方法,.,第6页/共25页,3、回归分析的基本步骤:画散点图求回归方程预报、决策这种方法,6,回归分析知识结构图,问题背景分析,线性回归模型,两个变量线性相关,最小二乘法,两个变量非线性相关,非线性回归模型,残差分析,散点图,应用,注：虚线表示高中阶段不涉及的关系,第7页/共25页,回归分析知识结构图问题背景分析线性回归模型两个变量线性相关最,7,比,数学,3,中,“,回归,”,增加的内容,数学,统计,画散点图,了解最小二乘法的思想,求回归直线方程,y,bx,a,用回归直线方程解决应用问题,选修,1-2,统计案例,引入线性回归模型,了解模型中随机误差项,e,产生的原因,了解相关指数,R,2,和模型拟合的效果之间的关系,了解残差图的作用,利用线性回归模型解决一类非线性回归问题,正确理解分析方法与结果,选修,1-2,统计案例,引入线性回归模型,了解模型中随机误差项,e,产生的原因,了解相关指数,R,2,和模型拟合的效果之间的关系,了解残差图的作用,利用线性回归模型解决一类非线性回归问题,正确理解分析方法与结果,第8页/共25页,比数学3中“回归”增加的内容数学统计选修1-2,8,例,1,从某大学中随机选取,8,名女大学生，其身高和体重数据如表,1-1,所示。,59,43,61,64,54,50,57,48,体重,/kg,170,155,165,175,170,157,165,165,身高,/cm,8,7,6,5,4,3,2,1,编号,求根据女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为,172cm,的女大学生的体重。,解：选取身高为自变量,x,，体重为因变量,y,，作散点图：,第9页/共25页,例1 从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如表1,9,第10页/共25页,第10页/共25页,10,第11页/共25页,第11页/共25页,11,探究：,身高为,172cm,的女大学生的体重一定是,60.316kg,吗？如果不是，你能解析一下原因吗？,答：,用这个回归方程不能给出每个身高为,172cm,的女大学生的体重的预测值，只能给出她们平均体重的估计值。,由于所有的样本点不共线，而只是散布在某一直线的附近，所以身高和体重的关系可以用,线性回归模型,来表示：,其中,a,和,b,为模型的未知参数，,e,称为,随机误差,.,第12页/共25页,探究：身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg,12,函数模型与“回归模型”的关系,函数模型：,因变量,y,完全由自变量,x,确定,回归模型：,预报变量,y,完全由解释变量,x,和随机误差,e,确定,第13页/共25页,函数模型与“回归模型”的关系函数模型：因变量y完全由自变量x,13,注：,e,产生的主要原因：,1,、,忽略了其它因素的影响：影响身高,y,的因素 不只是体重,x,，可能还包括遗传基因、饮食习惯、生长环境等因素；,2,、用线性回归模型近似真实模型所引起的误差；,3,、,身高,y,的观测误差。,思考,:,产生随机误差项,e,的原因是什么？,第14页/共25页,注：e 产生的主要原因：思考:产生随机误差项e的原因是什么？,14,在线性回归模型中，,e,是用 预报真实值,y,的随机误差,它是一个不可观测的量，那么应如何研究随机误差呢？,残差：,一般地，对于样本点,它们的随机误差为,其估计值为 ，,称为相应于点 的残差,第15页/共25页,在线性回归模型中，e是用 预报真实值y的,15,如何发现数据中的错误？如何衡量随机模型的拟合效果？,第16页/共25页,如何发现数据中的错误？如何衡量随机模型的拟合效果？第16页/,16,残差图的制作和作用：,制作：,坐标纵轴,为,残差变量，,横轴可以有不同的选择,.,横轴为编号：,可以考察残差与编号次序之间的关系，常用于调查数据错误,.,横轴为解释变量：,可以考察残差与解释变量的关系，常用于研究模型是否有改进的余地,.,作用：,判断模型的适用性若模型选择得正确，,残差图中的点应该分布在以横轴为中心的带形区域,.,第17页/共25页,残差图的制作和作用：第17页/共25页,17,下面表格列出了女大学生身高和体重的原始数据以及相应的残差数据。,编号,1,2,3,4,5,6,7,8,身高,/cm,165,165,157,170,175,165,155,170,体重,/kg,48,57,50,54,64,61,43,59,残差,-6.373,2.627,2.419,-4.618,1.137,6.627,-2.883,0.382,身高与体重残差图,异常点,几点说明：,第一个样本点和第,6,个样本点的残差比较大，需要确认在采集过程中是否有人为的错误。如果数据采集有错误，就予以纠正，然后再重新利用线性回归模型拟合数据；如果数据采集没有错误，则需要寻找其他的原因。,另外，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型计较合适，这样的带状区域的宽度越窄，说明模型拟合精度越高，回归方程的预报精度越高。,错误数据,模型问题,第18页/共25页,下面表格列出了女大学生身高和体重的原始数据以及相应的残差数据,18,误差与残差，这两个概念在某程度上具有很大的相似性，,都是衡量不确定性的指标，可是两者又存在区别。,误差与测量有关，误差大小可以衡量测量的准确性，误差越大则表示测量越不准确。误差分为两类：系统误差与,随机误差。其中，系统误差与测量方案有关，通过改进测量方案可以避免系统误差。随机误差与观测者，测量工具，被观测物体的性质有关，只能尽量减小，却不能避免,。,残差,与预测有关，残差大小可以衡量预测的准确性。残差越大表示预测越不准确。残差与数据本身的分布特性，回归方程的选择有关。,第19页/共25页,误差与残差，这两个概念在某程度上具有很大的相似性，第19页/,19,显然，,R,2,的值越大，说明残差平方和越小，也就是说模型拟合效果越好,在线性回归模型中，,R,2,表示解析变量对预报变量变化的贡献率,我们可以用,相关指数,R,2,来刻画回归的效果，其计算公式是,:,第20页/共25页,显然，R2的值越大，说明残差平方和越小，也就是说模型拟合效果,20,注：相关指数,R,2,是度量模型拟合效果的一种指标，,在线性模型中，它代表自变量刻画预报变量的能力,.,R,2,越接近,1,，表示回归的效果越好（因为,R,2,越接近,1,，,表示解释变量和预报变量的线性相关性越强）,如果某组数据可能采取几种不同回归方程进行,回归分析，则可以通过比较,R,2,的值来做出选择，,即选取,R,2,较大的模型作为这组数据的模型。,第21页/共25页,注：相关指数R2是度量模型拟合效果的一种指标，R2越,21,下面我们用相关指数分析一下例,1,：,预报变量的变化程度可以分解为由解释变量引起的变化程度与残差变量的变化程度之和，即,；,解析变量对总效应约贡献了,64%,，即,可以叙述为“身高解析了,64%,的体重变化”，而随机误差贡献了剩余的,36%,，故身高对体重的效应比随机误差的效应大得多,第22页/共25页,下面我们用相关指数分析一下例1：预报变量的变化程度可以分解为,22,结合例,1,思考：用回归方程预报体重时应注意什么？,1.,回归方程只适用于我们所研究的样本的总体；,2.,我们建立的回归方程一般都有时间性；,3.,样本取值的范围会影响回归方程的适用范围；,4.,不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值,.,涉及到统计的一些思想：,模型适用的总体；,模型的时间性；,样本的取值范围对模型的影响；,模型预报结果的正确理解。,第23页/共25页,结合例1思考：用回归方程预报体重时应注意什么？涉及到统计的一,23,归纳建立回归模型的基本步骤,（,1,）确定研究对象，明确哪个变量是解析变量，,哪个变量是预报变量,;,（,2,）画出确定好的解析变量和预报变量的散点图，,观察它们之间的关系（如是否存在线性关系等）,;,（,4,）按一定规则估计回归方程中的参数（如最小二乘法）,;,（,5,）得出结果后分析残差图是否有异常（个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性等）,过存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等,.,（,3,）由经验确定回归方程的类型（如我们观察到数据 呈线性关系，则选用线性回归方程 ）,.,第24页/共25页,归纳建立回归模型的基本步骤（1）确定研究对象，明确哪个变量是,24,感谢观看！,第25页/共25页,感谢观看！第25页/共25页,25,
展开阅读全文