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命题回归分析的基本思想及其初步应用PPT(优选) 命题回归分析的基本思想及其初步应用PPT(优选)

格式:PPT 上传:2022-06-26 23:40:53

《命题回归分析的基本思想及其初步应用PPT(优选)》修改意见稿

1、“.....无相关新知探究在上面的例子中我们假设体重与身高没有关系即体重都为则,她们身高体重的散点图应该在条水平直线上新知探究事实上,并非如此,它们和,这什么说可以用残差来表示随机误差的效应怎样去刻画每个效应呢为了回归的准确和计算的方便我们引入残差平方和它代表随机误差的新知探究我们现在要弄清楚这个总的效应中,有多少来自解释变量,有多少来自随机误差,即哪个效应起决定性作用根据我们在数学总的知识,我们知道每个点与回归方程的差优选。时,无相关新知探究在上面的例子中我们假设体重与身高没有关系即体重都为则......”

2、“.....并非如此命题回归分析的基本思想及其初步应用优选.要找其他原因。ˆˆˆ新知探究为什么说可以用残差来表示随机误差的效应怎样去刻画每个效应呢为了回归的准确和计算的方便我们引入残差平方和课前导入散点图求回归方程利用回归方程预报下面我们通过实际案例。进步学习回归分析的基本思想及其应用课前导入例名女大学生。其身高和体重数据如表所示编号身高体重择大的来作为回归模型新知探究般方法残差分析利用残差图来分析数据,对可疑数据残差较大的数据进行重新调查,有错误就更正,然后重新利用回归模型拟合......”

3、“.....则第章统计案例人教版高中数学选修通过对必修的学习,我们知道,变量之间存在关系时,有两种关系确定性关系非确定性关系函数关系相关关系函数关系是非常明确的关系,究我们现在要弄清楚这个总的效应中,有多少来自解释变量,有多少来自随机误差,即哪个效应起决定性作用根据我们在数学总的知识,我们知道每个点与回归方程的差异我们可以相关关系确实种变化的,通过数学的学习我们知道,回归分析是相关关系的种分析方法,它是对具有相关关系的两个变量进行统计分析般步骤时,无相关新知探究在上面的例子中我们假设体重与身高没有关系即体重都为则......”

4、“.....并非如此,它们和,这,如果同个问题,采用不同的回归方法分析,我们可以通过选择大的来作为回归模型新知探究般方法残差分析利用残差图来分析数据,对可疑数据残差较大的数据进行重新调查,有变量的效应总体偏差平方和残差平方和回归平方和新知探究你会计算上面的总体偏差平方和残差平方和回归平方和吗新知探究求根据名大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报名的女大学生的体重命题回归分析的基本思想及其初步应用优选命题回归分析的基本思想及其初步应用相关关系确实种变化的......”

5、“.....回归分析是相关关系的种分析方法,它是对具有相关关系的两个变量进行统计分析般步骤要找其他原因。ˆˆˆ新知探究为什么说可以用残差来表示随机误差的效应怎样去刻画每个效应呢为了回归的准确和计算的方便我们引入残差平方和占的比例越小,回归效果约好反之,回归效果越差。般的,当越接近于,说明解释变量和预报变量之间的相关性越强,如果同个问题,采用不同的回归方法分析,我们可以通过选命题回归分析的基本思想及其初步应用优选.误就更正,然后重新利用回归模型拟合,如果没有错误......”

6、“.....ˆˆˆ新知探究为什么说可以用残差来表示随机误差的效应怎样去刻画每个效应呢为了回归的准确和计算的方便我们引入残差平方和ˆ残差平方和总体偏差平方和显然,当的值越大,说明残差所占的比例越小,回归效果约好反之,回归效果越差。般的,当越接近于,说明解释变量和预报变量之间的相关性越新知探究你会计算上面的总体偏差平方和残差平方和回归平方和吗新知探究有了这些评估效应的方法,我们就可以利用它们来刻画总体效有了这些评估效应的方法,我们就可以利用它们来刻画总体效应,事实上......”

7、“.....我们又引入相关指数来刻画回归的效果相关关系确实种变化的,通过数学的学习我们知道,回归分析是相关关系的种分析方法,它是对具有相关关系的两个变量进行统计分析般步骤它代表随机误差的效应ˆ求出了随机误差的效应后,我们就比较容易得到解释变量的效应了。同学们知道怎样求吗解择大的来作为回归模型新知探究般方法残差分析利用残差图来分析数据,对可疑数据残差较大的数据进行重新调查,有错误就更正,然后重新利用回归模型拟合,如果没有错误,则这时我们就引入随机误差......”

8、“.....事实上,为了将我们的计算简化,我们又引入相关指数来刻画回归的效果ˆ残差平方和总体偏差平方和显然,当的值越大,说明残差命题回归分析的基本思想及其初步应用优选.要找其他原因。ˆˆˆ新知探究为什么说可以用残差来表示随机误差的效应怎样去刻画每个效应呢为了回归的准确和计算的方便我们引入残差平方和效应ˆ求出了随机误差的效应后,我们就比较容易得到解释变量的效应了......”

9、“.....对可疑数据残差较大的数据进行重新调查,有错误就更正,然后重新利用回归模型拟合,如果没有错误,则我们可以用来表示,记作残差它刚好可以表示随机误差的效应命题回归分析的基本思想及其初步应用优选。ˆˆˆ新知探究,它们和,这时我们就引入随机误差,利用随机误差和解释变量共同来预报变量把所有的这种效应利用总体偏差平方和合并成个数总体偏差平方和解释变量随机误求根据名大学生的身高预报她的体重的回归方程......”

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