工作曲线与回归分析
七种回归分析方法个个经典
七种回归分析方法个个经典什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。
这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。
回归分析是建模和分析数据的重要工具。
在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
我会在接下来的部分详细解释这一点。
我们为什么使用回归分析？如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。
下面，让我们举一个简单的例子来理解它：比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。
现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。
那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。
使用回归分析的好处良多。
具体如下：1.它表明自变量和因变量之间的显著关系；2.它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。
回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。
这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。
我们有多少种回归技术？有各种各样的回归技术用于预测。
这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）。
我们将在下面的部分详细讨论它们。
对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。
但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法：1.Linear Regression线性回归它是最为人熟知的建模技术之一。
线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。
线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。
回归分析法概念及原理
回归分析法概念及原理回归分析法概念及原理回归分析定义：利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。
分类：1.根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析；多元回归分析；2. 根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析；非线性回归分析；几点说明：1.通常情况下，线性回归分析是回归分析法中最基本的方法，当遇到非线性回归分析时，可以借助数学手段将其化为线性回归；因此，主要研究线性回归问题，一点线性回归问题得到解决，非线性回归也就迎刃而解了，例如，取对数使得乘法变成加法等；当然，有些非线性回归也可以直接进行，如多项式回归等；2.在社会经济现象中，很难确定因变量和自变量之间的关系，它们大多是随机性的，只有通过大量统计观察才能找出其中的规律。
随机分析是利用统计学原理来描述随机变量相关关系的一种方法；3.由回归分析法的定义知道，回归分析可以简单的理解为信息分析与预测。
信息即统计数据，分析即对信息进行数学处理，预测就是加以外推，也就是适当扩大已有自变量取值范围，并承认该回归方程在该扩大的定义域内成立，然后就可以在该定义域上取值进行“未来预测”。
当然，还可以对回归方程进行有效控制；4.相关关系可以分为确定关系和不确定关系。
但是不论是确定关系或者不确定关系，只要有相关关系，都可以选择一适当的数学关系式，用以说明一个或几个变量变动时，另一变量或几个变量平均变动的情况。
回归分析主要解决的问题：回归分析主要解决方面的问题；1.确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；2.根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。
回归模型：回归分析步骤：1. 根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；2. 求出合理的回归系数；3. 进行相关性检验，确定相关系数；4. 在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间；回归分析的有效性和注意事项：有效性：用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。
相关分析和回归分析的实践报告总结
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任务3-工作曲线法定量分析
测定标准样品
按照标准样品浓度顺序，依次进行测定，记录 数据。
绘制工作曲线图
01
02
03
确定坐标轴
选择合适的横坐标（如浓 度）和纵坐标（如测量 值）。
绘制工作曲线
根据整理好的数据，将标 准样品浓度作为横坐标， 对应的测量值作为纵坐标， 绘制散点图。
拟合曲线
根据散点图，选择合适的 数学模型（如线性回归、 多项式回归等）进行拟合， 得到工作曲线方程。
03
根据工作曲线法优化工艺参数，提高产品质量 和生产效率。
案例二：质量控制中的应用实例
在质量控制中，利用工作曲线法检测产品中关键成分的含量。 通过工作曲线法建立标准曲线，快速准确地测定产品中成分的含量。 利用工作曲线法对质量控制过程进行监控，确保产品质量稳定可靠。
案例三：设备维护中的应用实例
01
够更准确地反映待测样品的浓度。
操作简便
03
工作曲线法操作简便，只需要按照标准样品绘 制工作曲线，然后根据待测样品与标准样品的
响应值进行比较即可得出结果。
适用范围广
02
工作曲线法适用于多种类型的样品和元素，可 以根据不同的需求选择不同的标准样品和绘制
不同的工作曲线。
可重复性强
04
由于工作曲线法基于标准样品，因此每次分析 都可以使用相同的工作曲线，提高了分析的可
在设备维护中，利用工 作曲线法监测设备的运 行状态和性能变化。
02
通过工作曲线法分析设 备性能参数与运行状态 之间的关系，预测设备
故障和寿命。
03
根据工作曲线法制定设 备维护计划，提高设备 运行效率和可靠性。
06
结论与展望
结论
工作曲线法是一种有效的定量 分析方法，能够准确测定物质 浓度与响应值之间的关系，适
用EXCEL做线性回归的方法
用EXCEL做线性回归的方法在Excel中进行线性回归分析是一种常见的统计方法，可以用来建立和评估两个变量之间的线性关系。
以下是在Excel中进行线性回归的步骤：2. 打开Excel并导入数据：在Excel中创建一个新的工作簿并将数据导入其中。
确保每个变量处于独立的列中，并将列标题放在第一行。
3.绘制散点图：选择包含两个变量的数据范围，然后通过选择“插入”选项卡上的“散点图”图标绘制散点图。
确保选择一个表示线性趋势的散点图类型（例如，线性散点图）。
4.添加趋势线：右键单击散点图上的任何一个数据点，然后选择“添加趋势线”选项。
在弹出的对话框中，选择“线性”作为趋势线类型。
还可以选择“显示方程式”和“显示R方值”，以显示方程式和决定系数。
5. 进行线性回归分析：在Excel中进行线性回归分析有两种常见的方法。
一种是使用“利用工具”功能进行线性回归，另一种是使用“数据分析”工具。
-利用工具：选择工作表中的一个空单元格，然后选择“数据”选项卡上的“数据分析”功能。
在弹出的对话框中，选择“回归”然后点击“确定”。
在输入区域中选择两个变量的列，并勾选“置信区间”和“残差”，然后点击“确定”进行分析。
- 数据分析工具：如果Excel中没有“数据分析”选项，则需要先启用。
选择“文件”选项卡上的“选项”，然后选择“添加-加载项”。
在弹出的对话框中，选择“Excel加载项”，并勾选“数据分析工具”，然后点击“确定”。
在“数据”选项卡上就会出现“数据分析”选项，然后执行和利用工具方法相同的步骤。
6. 解读结果：分析完成后，Excel将在单元格区域中输出回归方程式和其他相关统计信息。
主要关注回归方程式中的系数，这些系数表示参与线性回归的变量之间的关系。
还可以评估决定系数（R²）的值以确定回归模型的拟合程度。
7.绘制拟合曲线：使用回归方程式中的系数，可以在散点图中绘制拟合曲线。
选择散点图上的一个空白区域，然后选择“插入”选项卡上的“散点图”功能。
回归分析法精选全文
可编辑修改精选全文完整版回归分析法用相关系来表示变量x和y线性相关密切程度，那么r数值为多大时才能说明它们之间线性关系是密切的？这需要数理统计中的显著性检验给予证明。
三、显著性检验是来用以说明变量之间线性相关的密切程度如何，或是用以说明所求得的回归模型有无实用价值。
为说明相关系数的概念，先观察图2-3。
回归分析的检验包括：相关系数的显著性检验、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检等，它们是从不同角度对回归方程的预测效能进行验证的。
关于显著性检验这涉及有关数理统计的内容,为此我们作一下简要回顾。
数理统计的主要内容包括:·参数估计;·假设检验;·方差分析等。
（1）相关系数检验。
相关系数的检验，需要借助于相关系数检验表来进行，这种表是统计学家按照有关的数学理论制定出的。
在相关系数检验表中，有两个参数需要说明。
1）f —称为自由度。
其含义为：如果有n个变量 x1,x2,...x n相互独立，且无任何线性约束条件，则变量的自由度个数为 f=n ，一般情况下有:f=n —约束条件式数对于一元线性回归，参数a，b要通过观测数据求出，有两个约束式，则失去两个自由度，因此 f=n-2 ，n为散点（观测点或统计数据点）个数。
2） a —称为显著性水平。
取值为0.01或0.05。
而1-a 称为置信度或置信概率，即表示对某种结论的可信程度。
当 a 取值为0.05时，则1-a 为0.95，这表示在100次试验中，约有5次犯错误（小概率事件发生）。
判断两个随机变量x,y间有无线性相关关系的方法是：首先根据要求确定某一显著性水平 a ，由散点数n计算出 f ，然后根据 a , f 利用相关系数检验表查出相关系数的临界值 r a，最后将计算出的相关系数r的绝对值与临界值 r a相比较。
r a表示在一定的置信概率下，所要求的相关系数起码值。
若，表示这两个随机变量之间存在线性相关关系；若，表示这两个随机变量之间线性相关程度不够密切。
回归分析方法总结全面
一、什么是回归分析回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。
回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。
回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。
利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。
二、回归分析的种类1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。
多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。
2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。
若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。
三、回归分析的主要内容1.建立相关关系的数学表达式。
依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。
2.依据回归方程进行回归预测。
由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。
因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。
3.计算估计标准误差。
通过估计标准误差这一指标，可以分析回归估计值与实际值之间的差异程度以及估计值的准确性和代表性，还可利用估计标准误差对因变量估计值进行在一定把握程度条件下的区间估计。
四、一元线性回归分析1.一元线性回归分析的特点1)两个变量不是对等关系，必须明确自变量和因变量。
excel多组数据回归一条曲线
文章题目：深度解读Excel多组数据回归一条曲线在实际的数据分析和统计工作中，我们常常需要对多组数据进行回归分析，以找到它们之间的关联规律。
而在Excel软件中，我们可以通过多种方法来实现对多组数据回归一条曲线的操作，以便更直观地观察数据的趋势和规律。
本文将深入探讨Excel中多组数据回归一条曲线的方法和技巧，帮助读者更好地理解并应用这一分析工具。
一、概述在Excel中进行多组数据回归分析的过程，通常可以分为数据准备、回归计算、结果解读三个步骤。
我们需要将需要分析的数据导入Excel 表格，并按照一定的格式进行排列。
利用Excel内置的回归分析工具，进行计算和图形展示。
根据回归结果进行解读和分析，探索数据间的关联规律。
二、数据准备在进行多组数据回归分析前，我们需要先将需要分析的数据准备好，并按照XY轴的对应关系排列在Excel表格中。
以一组样本数据为例，假设我们有X和Y两组数据，分别对应自变量和因变量。
在Excel中，我们可以将X数据放在A列，Y数据放在B列，并在C列设置公式进行数据处理，如在C2单元格输入“=B2/A2”以计算斜率。
在准备好所有数据后，我们即可进行回归分析的计算。
三、回归计算在Excel中进行多组数据回归分析的计算，可以通过内置的数据分析工具来实现。
在数据工具菜单下找到回归选项，并按照提示选择好自变量和因变量的数据范围。
在完成设置后，Excel会自动进行回归分析的计算，并给出相应的回归方程、斜率、截距等结果。
我们也可以通过绘制散点图和拟合曲线来直观展示数据间的关系。
在回归结果的基础上，我们还可以进行其他统计指标的计算和分析，以更全面地了解数据的特征。
四、结果解读得到回归分析的结果后，我们需要对其进行详细的解读和分析。
我们可以从回归方程和斜率截距等参数来判断X和Y之间的相关性和影响程度。
我们可以通过散点图和拟合曲线来观察数据的分布和趋势。
我们还可以通过残差分析和假设检验来验证回归模型的拟合效果和显著性。
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1、有时候读书是一种巧妙地避开思考 的方法 。20.8. 2620.8. 26Wed nesday, August 26, 2020
2-3 工作曲线与回归分析
工作曲线与回归分析的意义
• 在仪器分析法中，常利用被测组分的浓度 （或含量）和与其有定量关系的某一可测 的物理量间的线性关系来测定组分的含量。
• 但由于测量仪器本身的精密度及测量条件 的细微波动，即使同一浓度的溶液，两次 测量结果也不会完全一致。因此，以测得
数较据好绘的制方的法曲是线：时用，数往理往统会计发的生偏方离法。对数 • 如何才能得据到数进据行点回误归差分最析小。的直线和如
0.08 0.359
0.10 0.435
0.12 0.511
• 试求校正曲线的回归方程，并求吸光 度为0.242的被测物含量。
例
• 解：按回归方程有关参数的计算公 式，计算可得：
Xi 0.42 Yi 1.927
X i2 0.0364 X iYi 0.1598
Y 1.927 / 7 0.275 X 0.42 / 7 0.06
f =n-2
1
2
3
4
5
90% 0.988 0.900 0.805 0.729 0.669
置 信 95%
0.997 0.950 0.878 0.811 0.755
度 99% 0.9998 0.990 0.959 0.917 0.875
99.9% 0.99999 0.999 0.991 0.974 0.951
• 回归线是否有实际意义，即线性关系是 否存在，可由相关系数r来检验：
相关系数r的性质
根据 r 的性质： • r =±1时，表示测量点都在回归线上，
变量Y与X是完全线性关系； • r=0时，则Y与X完全没有相关关系； • r 绝对值在0到1之间，则表示有一定相关
关系。
相关系数r与置信度、自由度的关系
• 以相关系数 r 判断线性关系的好与不好 时，还应考虑测定次数及置信水平。由 一定置信度和自由度的相关临界值与 r 比较来决定：
r计 > r表 Y与X存在良好的线性关系 r计 < r表 Y与X不存在良好的线性关系
• （在分析测定中,置信度一般取95%） • 见：检验相关系数的临界值表。
检验相关系数的临界值表
何估计直线上各点的精密度以及数据间的 相关关系?
例：吸光度法测定微量铁
• 测定步骤：
• 在一定条件下，以邻菲罗啉为显色剂， 配制铁标准液的浓度系列溶液，并测定 各浓度溶液的吸光度，得到浓度（C）与 对应吸光度（A）一系数据。以浓度为横 座标，以吸光度为纵坐标作图可得一曲 线称为标准曲线。在同一条件下对试样 进行测定，得到的A值后，可直接在曲线 上查出对应的C值。见下图。
观测点与r临界值的关系
• 从相关系数的临界值表中可以看到： 1. 观测点愈多，r 临界值愈小； 2. 校正曲线的观测点不能太少，以三点作
校正曲线是不合理的。
3.回归线的精度
• 由上可知，若Y与X相关，则同一Xi的Yi 实测值波动，一般情况下这种波动服从 正态分布，Yi实测值与回归值的偏离程 度反映回归线的精度。
解题
解：按回归方程有关参数的计算公式，计算 可得：
Xi 0.42
Yi 1.927
b
n
X iYi n X
2 i
Xi X
Y
2
i
i
Xi2 X iYi
0.0364 0.1598
7 0.1597 (0.42)(1.927) 7 0.0364 (0.42)2
3.94
a Y bX 0.275 3.94 0.06 0.039
标准曲线
• 以X表示浓度（自变 量）,Y表示物理量测 量值（因变量）。若 两变量存在线性相关 关系,则一元线性回归 方程为: Y=a + bX
• 关键是：a、b的确定
1、一元线性回归方程
• 在分析工作中，测量点(Xi , Yi)的波动主要来自 测量值的偏差。由于各人用肉眼观察连成的直 线不同，而影响分析结果的准确度。因此，可 用最小二乘法求出直线方程（回归线）。回归 线是X、Y线性关系的最佳曲线。a、b称回归 系数。依最小二乘法，用求极值的方法，可求 得如下公式：
校正曲线的回归方程∶Y=0.039＋3.94X
被测组分的含量
• 被测组分的含量为： • 将测得的被测组分的吸光度0.242代入： X=（ 0.242－ 0.039）/3.94=0.052（mg） 答：校正曲线的回归方程为∶
Y=0.039＋3.94X 被测物的含量为0.052mg。
2.相关系数r的意义
• 回归线的精度可由下式求出的标准偏差s 估计：
S 1 r2 Y 2 Y 2 / n n2
回归线的精度
• 对于某一X值，Yi值的分布服从正态分布， 若以Y为中心，Y ±2S范围内，测量点落在 此区间的概率达95.4%，对于试验范围内的 任何值都适用。
• 用两个直线方程：
Y1= a - 2s + bX Y2 = a + 2s + bX • 描出两条直线把他们分置回归线的两侧，
• 这样，在作图时就有严格的准则，同时 注明曲线的具体回归方程式。在未知物 的测定中也采用此方程式，由测得的响 应值Y来求得X未知。
例
用分光光度法测定SiO2的含量时， 得到有关的数据如下：
X SiO2 0 （mg）
Y 吸光 0.032 度
0.02 0.135
0.04 0.187
0.06 0.268
检验相关系数的临界值表
f =n-2
90% 置 信 95% 度 99%
99.9%
6 0.622 0.707 0.834 0.925
7
8
9
10
0.582 0.549 0.521 0.497
0.666 0.632 0.602 0.576
0.798 0.765 0.735 0.708
0.898 0.872 0.847 0.823
回归方程参数的计算
a, b 称回归系数
b
n
Xi Yi
nX2 iXi2 NhomakorabeaXi
Yi
或 b
(Xi X)(Yi Y)
(Xi X)2
__
__
a Y b Xi
__
X
Xi
n
Y Yi
n
最佳的工作曲线
• 所以最佳的工作曲线是：
•
（1）通过座标为（
__
X
，Y__）的点
• （2）曲线的截距为 a，斜率为 b