6回归分析教程课件.ppt

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1、第六章 回 归 分 析 教学目的和要求： 通过本章内容的教学，使学生掌握一元线性通过本章内容的教学，使学生掌握一元线性回归方程的求法、回归方程的方差分析与显著回归方程的求法、回归方程的方差分析与显著性检验方法；了解一元非线性回归方程的求解性检验方法；了解一元非线性回归方程的求解思路及回归曲线方程的效果与精度；了解多元思路及回归曲线方程的效果与精度；了解多元线性回归方程的求法和显著性检验与精度。线性回归方程的求法和显著性检验与精度。 主要内容：主要内容： 1.回归分析的基本概念：概念、回归分析的主要内容。 2.一元线性回归：一元线性回归方程的求法、回归方程的方差分析与显著性检验、重复试验情况、回

2、归直线的简便求法。 3.一元非线性回归：回归曲线类型的选取和检验、化非线性回归为线性回归、回归曲线方程的效果与精度。 4.多元线性回归：二元线性回归方程的求法、多元线性回归、多元线性回归的显著性检验与精度。 6.1基本概念基本概念 变量间的关系可分为函数关系和相关关系。 变量间的函数关系 1、是一一对应的确定关系、是一一对应的确定关系2、设有两个变量、设有两个变量x和和y，变量，变量y随变量随变量x一起变化，并完全依赖一起变化，并完全依赖于于x，当变量，当变量x为某个数值时，为某个数值时，y依确定的关系取相应的值，则依确定的关系取相应的值，则称称y是是x的函数，记为的函数，记为y=f(x,y)

3、，其中，其中x称为自变量，称称为自变量，称y为因变为因变量量v如以速度如以速度v作匀速运动的物体，走过的距离作匀速运动的物体，走过的距离s与时与时间间t之间，有如下的函数关系之间，有如下的函数关系 s=vt 变量间的相关关系 1、变量间关系不能用函数关系精确表达3、当变量x取某个数值时，变量y的值可能有几个2、一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定v如人的身高( )与体重( )之间的关系 yx 什么是回归分析？v3、因素分析，如从对共同影响一个变量的许多变量（因素）中，找出重要因素和次要因素一种处理变量间相关关系的数理统计方法。它主要解决以下几个问题v1、从一组样本数据出发，确定变量之间的数学

4、关系式 v2、对这些关系式的可信程度进行各种统计检验7 回归模型的类型回归模型回归模型一元回归一元回归线性线性 回归回归非线性非线性 回归回归线性线性 回归回归非线性非线性 回归回归多元回归多元回归一个自变量两个及两个以上自变量6.2 6.2 一元线性回归一元线性回归6.2.1 一元线性回归方程一元线性回归方程一元线性回归模型概念一元线性回归模型概念1、当只涉及一个自变量时称为一元回归，若因变量y与自变量x之间为线性关系时称为一元线性回归3、描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项的方程称为回归模型。2、对于具有线性关系的两个变量，可以用一个线性方程来表示它们之间的关系由实验获得两个变量x和y的

5、一组样本数据， ，构造如下一元线性回归模型 11( ,)x y22(,)xy(,)nnxy一元线性回归模型概念 v模型中，y是x的线性函数部分加上误差项v线性部分反映了由于x的变化而引起y的变化 v误差项i是随机变量 反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响v0和称为模型的参数iiixy01、误差项i是一个期望值为的随机变量，即。对于一个给定的值，的期望值为( )0Eixiy2、变量是可以精确测量或严格控制的变量ix3、误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即i2(0,)iN独立性意味着对于一个特定的值，它所对应的与其它值所对应的不相关ixijxj对于一个特定的值，它所对

6、应的值与其它值所对应的不相关ixiyjxjy一元线性回归模型基本假定 iixyE0)( b0和b是未知的，必须利用样本数据去估计它们 设b0和b分别是参数0和的最小二乘估计，于是就得到了一元线性回归方程b0和b 回归方程的回归系数回归方程bxby0tttyyvNyyyY21回归系数b0和b的求解NxxxX21111bbb0NvvvV21XbYV)()()(020221011NNNbxbyvbxbyvbxbyv)(0ttbxby假定测得值yt精度相等，则YXXXbTT1)(NtttNttNttNttNttyxyxxxN1111211NtttNttNttNttNttNttNttyxyNxxxxxN

7、1111122112)(1b0和b的计算公式计算式如 （6-7）（6-13）bbb02112111211211112)()()()()(NttNttNtNtNtttttNttNttNtNtttNttNtttxxNyxyxNxxNyxxyxxxxyllxbybbb06.2.2 6.2.2 回归方程的稳定性bxby0回归方程的稳定性是指回归值 的波动大小，用 的标准差 来表示y y y bbbbyxx0022222最小二乘估计量的精度b0与b的协方差NxxxxxNXXNttNttNttNtNtttT111211221)(1)(22211211dddd于是21120db222112212)1()(x

8、xNtNtttNttlxNxxNx2222dbxxNtNtttlxxNN221122)(测量数据y的残余标准差bbbbyxx0022222NxxxxxNXXNttNttNttNtNtttT111211221)(1)(22211211dddd21200dbbbb2211221)(xxNtNtttNttlxxxNx因此222)(1(xxylxxNxxylxxN2)(1bbbbyxx00222226.2.3 6.2.3 回归方程的方差分析要解决的问题要解决的问题对N个观测值与其算术平均值之差的平方和进行分解，将N个观测值的影响因素从数量上区别开，以便能用F检验法对回归方程进行显著性检验。Nttyy1

9、2)( 测量值 之间的差异(变差)来源于两个方面12,ny yy1.由于自变量x取值的不同造成的 2.除x以外的其它因素(如x对y的非线性影响、测量误差等)的影响 N个观测值之间的变差，用观测值与其均值的离差平方和来表示，称为总的离差平方和总的离差平方和。yyttlyyS2_)(总的离差平方和总的离差平方和 第第t个测量值个测量值测量值的平均值测量值的平均值 自变量自变量 x 取值不同造成因变量取值不同造成因变量 y 的变化的变化 除除x x以外的其它因素因素的影响以外的其它因素因素的影响ttyyS2_)()( )(2)()(_22_yyyyyyyyttttttttttttttyyyy22_)

10、()(ttttyyyy2_)()(等于0tttttyyyyS22_)()(估计值估计值U U 回归平方和回归平方和Q Q 剩余平方和剩余平方和xyttblyyU2_)(xyyytttbllUSyyQ2)( S S（S的的自由度）自由度）- N-1 U U（U的的自由度）自由度）- 1 Q Q（Q的的自由度自由度）- N-2测量点数测量点数- N：6.2.4 6.2.4 回归方程显著性检验回归方程显著性检验要解决的问题要解决的问题所求的回归方程是否基本上符合y与x之间的客观规律。采用采用F F检验法检验法一个回归方程是否显著，也就是y与x的线性关系是否密切。显著性显著性 - （统计量）（统计量）

11、 FQUQUF/F分布分布U大大Q小（比值大）：小（比值大）：F大大 - y 与与x 的的线性关系密切线性关系密切 )2/(NQUF对于一元线性回归随机误差的分布形式随机误差的分布形式- Fa ( U, vQ )F大于大于Fa ( v1, v2 )的概率为的概率为a显著水平：显著水平：a 0.01、 a 0.05、 a 0.1F =F0.01 ( U, vQ )高度显著高度显著F0.05 ( U, vQ ) =F F0.01 ( U, vQ )显著（显著（0.05水平上）水平上）F F0.1 ( U, vQ )不显著不显著F0.1 ( U, vQ ) =F F0.05 ( U, vQ )显著（

12、显著（0.1水平上）水平上）6.2.5 6.2.5 方差方差残余方差残余方差22NQQQttyxxxxN22)()(1当x固定时，衡量y随机波动大小的一个估计量当回归方程稳定性较好时，可作为应用回归方程时的精度参数。方差分析表方差分析表6.2.6 6.2.6 重复试验情况重复试验情况问题： 在上述意义下的回归方程显著，并不一定表明这个回归方程拟合得很好原因： Q中除包含试验误差外，还包含了x和y线性关系以外得其它未加控制得因素得影响。办法： 为了检验一个回归方程拟合得好坏，需进行重复试验。从而获得误差平方和QE和失拟平方和QL，然后进行F检验。N个试验点，每个试验点都重复m次试验例63 ELQ

13、EQLQQF/1结论如果F1检验结果不显著，说明非线性误差（相对于试验误差）很小。于是，把QL与QE合并，对U进行F检验，即如果F2检验结果显著，说明一元回归方程拟合很好)/()(/2ELQQELUQQUF如果F1检验结果显著，说明非线性误差（相对于试验误差）是不可忽略的。此时用QE对U进行F检验，即结果显著，再用Q进行第二次F检验结果也显著。说明试验误差和残差都很小。EQEUQUF/2QUQUF/2重复试验的用途：1. 可将误差平方和与失拟平方和从残差平方和中分离出来；2. 进一步可将系统误差与随机误差分离出来。6.2.7 6.2.7 回归直线的简便求法回归直线的简便求法一、分组法（平均值法

14、）二、图解法（紧绳法）121121xxxxyyyy6.3 一元非线性回归步骤1. 确定函数类型；2. 把曲线回归转为为直线回归或多项式回归，确定未知参数6.3.1 6.3.1 回归曲线函数类型的选取回归曲线函数类型的选取1. 直接判断法根据专业知识，从理论上推导或根据以往的经验，确定出两个变量之间的函数类型2. 观察法将观测数据作图，将其与典型曲线比较，确定其属于何种曲线类型6.3.2 6.3.2 回归曲线函数类型的检验回归曲线函数类型的检验1. 直线检验法适用条件： 当函数类型中所含参数不多，如只有一个或两个时步骤：将所选的回归曲线 f(x，y，a，b)0 写成 Z1A十BZ2Z1和Z2是只

15、含一个变量(x或y)的函数A和B是a和b的函数选几对相距较远的x、y值，求出相对应的Z1和Z2的值； 以Z1和Z2为变量画图，若所得图形为一直线，则证明原先所选定的回归曲线类型是合适的。2. 表差法适用条件： 若一组试验数据可用一多项式表示，式中含有常数项多于两个时，以决定多项式次数或检验次数以决定多项式次数或检验次数。步骤： 用试验数据画图 自图上根据定差x，列出xi,yi各对应值 根据x和y的读出值作出差值ky 根据表6-10确定的标准进行判断例例 检验表6-11所示观测数据可用ya+bex表示。6.3.3 6.3.3 化曲线回归为直线回归问题化曲线回归为直线回归问题条件 可用直线检验法或

16、一阶表差法检验的曲线回归方程。 Z1A十BZ2将函数化为：例6.3.4 6.3.4 回归曲线方程的效果与精度回归曲线方程的效果与精度残差为：tttyyv相关指数6.4 多元线性回归一、多元线性回归方程假如因变量y与另外M个自变量xi的内在关系是线性的，测得N组观测数据M+1个待估计参数N个独立，服从正态分布N(0,)的随机变量M个可精确测量或控制的变量XbYVYXXXbTT1)(BA1设bi为i的最小二乘估计，则回归方程为：相应的回归方程为：相应的回归方程为：)(11NttjjxNx1100/1LNACCBBAb1二、多元线性回归方程的显著性与精度三、每个自变量在回归方程中所起的作用偏回归平方和偏回归平方和：取消一个自变量xi后回归平方和减小的数值Pi=U-U回归系数C或L-1中的元素分析步骤：1) 凡是偏回归平方和大的变量，一定是对y有重要影响的因素。F检验用Q对Pi当 时，则认为变量xi对y的影响在水平上显著。) 1, 1 (MNFFi2) 凡是偏回归平方和小的变量，却不一定不显著。 但能肯定它是所有变量中对y作用最小的一个，如F检验不显著，则可将其剔除。剔除后，重新建立M-1元的回归方程，计算回归系数及偏回归平方和。此时，新的回归系数 与原系数之间有如下关系：)(ijbj剔除的元素序号