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第二十六章 回歸分析
本章重點
1、回歸分析
2、回歸分析和相關(guān)分析的聯(lián)系
3、一元線性回歸模型
4、最小二乘估計法
5、模型的檢驗和預測
知識點一、回歸模型
(一)回歸分析的概念
1、回歸分析:就是根據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài),選擇一個合適的數(shù)學模型,來近似地表達變量間的依賴關(guān)系。
2、回歸分析和相關(guān)分析的關(guān)系(互相補充)
3、進行回歸分析時,首先需要確定因變量和自變量。
(二)一元線性回歸模型:描述兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的最簡單的回歸模型。一元線性回歸是只涉及一個自變量的回歸問題。
(三)回歸方程:描述因變量Y的期望E(Y)如何依賴自變量X的方程。
知識點二、最小二乘法
一、最小二乘法:因變量的觀測值yi與估計值 yi 之間的離差平方和最小來估計參數(shù) β0 和β 1 的方法 。 (單選)
二、最小二乘法是對回歸模型進行參數(shù)估計的方法。(單選)
知識點三、模型的檢驗與預測
一、回歸模型的擬合效果分析:
1、決定系數(shù):也稱為R2,可以測度回歸直線對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度。
2、決定系數(shù)的取值:在0到1之間。決定系數(shù)越高,模型的擬合效果就越好,即模型解釋因變量的能力越強。
二、模型預測:利用估計的回歸模型預估因變量數(shù)值。
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(責任編輯:xy)
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