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2023應(yīng)用統(tǒng)計考研重點(diǎn)內(nèi)容講解:簡單回歸

來源:考研招生網(wǎng) wgm 2023-01-13
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2023應(yīng)用統(tǒng)計考研重點(diǎn)內(nèi)容講解:簡單回歸
  1、相關(guān)分析:
  對兩個變量之間線性關(guān)系的描述與度量,它要解決的問題包括:
  變量之間是否存在關(guān)系?
  如果存在關(guān)系,它們之間是什么樣的關(guān)系?
  變量之間的強(qiáng)度如何?
  樣本所反映的變量之間的關(guān)系能否代表總體變量之間的關(guān)系?
  2、回歸分析:
  從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā),確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式;對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗,并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著,哪些不顯著;利用所求的關(guān)系式,根據(jù)一個或幾個變量的取值來預(yù)測或控制另一個特定變量的取值,并給出這種預(yù)測或控制的精確程度。
  3、回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別
  相關(guān)分析中,變量x變量y處于平等的地位;回歸分析中,變量y稱為因變量,處在被解釋的地位,x稱為自變量,用于預(yù)測因變量的變化。
  相關(guān)分析中所涉及的變量x和y都是隨機(jī)變量;回歸分析中,因變量y是隨機(jī)變量,自變量x可以是隨機(jī)變量,也可以是非隨機(jī)的確定變量。
  相關(guān)分析主要是描述兩個變量之間線性關(guān)系的密切程度;回歸分析不僅可以揭示變量x對變量y的影響大小,還可以由回歸方程進(jìn)行預(yù)測和控制。
  4、一元線性回歸模型
  描述因變量y如何依賴于自變量x和誤差項e的方程稱為回歸模型:
  一元線性回歸模型可表示為
  y=b0+b1 x+e
  y是x的線性函數(shù)(部分)加上誤差項;
  線性部分反映了由于x的變化而引起的y的變化;
  誤差項e是隨機(jī)變量;
  l反映了除x和y之間的線性關(guān)系之外的隨機(jī)因素對y的影響;
  l是不能由x和y之間的線性關(guān)系所解釋的變異性;
  b0和b1稱為模型的參數(shù)。
  5、利用回歸方程預(yù)測時應(yīng)注意
  (1)在利用回歸方程進(jìn)行估計或預(yù)測時,不要用樣本數(shù)據(jù)之外的x值去預(yù)測相對應(yīng)的y值。
 ?。?)因為在一元線性回歸分析中,總是假定因變量y與自變量x之間的關(guān)系用線性模型表達(dá)是正確的。但實際應(yīng)用中,它們之間的關(guān)系可能是某種曲線。
  (3)此時我們總是要假定這條曲線只有一小段位于x測量值的范圍之內(nèi)。如果x的取值范圍是在xL和xU之間,那么可以用所求出的利用回歸方程對處于xL和xU之間的值來估計E(y)和預(yù)測y。如果用xL和xU之間以外的值得出的估計值和預(yù)測值就會很差。
  6、離差平方和
  總平方和(SST)
  反映因變量的n個觀察值與其均值的總離差。
  回歸平方和(SSR)
  反映自變量x的變化對因變量y取值變化的影響,或者說,是由于x與y之間的線性關(guān)系引起的y的取值變化,也稱為可解釋的平方和。
  殘差平方和(SSE)
  反映除x以外的其他因素對y取值的影響,也稱為不可解釋的平方和或剩余平方和。
  7、估計標(biāo)準(zhǔn)誤差
  實際觀察值與回歸估計值離差平方和的均方根(自由度n-2);
  反映實際觀察值在回歸直線周圍的分散狀況;
  對誤差項e的標(biāo)準(zhǔn)差s的估計,是在排除了x對y的線性影響后,y隨機(jī)波動大小的一個估計量;
  反映用估計的回歸方程預(yù)測y時預(yù)測誤差的大小。
  最后,關(guān)于2023應(yīng)用統(tǒng)計考研重點(diǎn)內(nèi)容講解:簡單回歸的內(nèi)容,學(xué)姐就給大家簡單介紹到這里了。如果還有其他考研考試相關(guān)內(nèi)容想要了解的,就請登錄高頓考研頻道看看吧。2024考研備考已經(jīng)開始了,大家要抓緊時間努力備考,祝大家考研成功。
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