§1.3可线性化的回归分析

§1.3可线性化的回归分析
§1.3可线性化的回归分析

高二数学“六步课堂教学模式”导学提纲

班级姓名

§1.3可线性化的回归分析

学习目标

1.了解某种非线性关系的化为线性回归案例.

2.通过散点图,能够对两个随机变量进行可线性化的回归分析.

学习重点与难点

重点:由散点图能准确判断两个随机变量符合的非线性模型.

难点:能将非线性问题转化为线性问题求解.

学习过程

一、教师主导,提出问题

1.写出线性回归直线方程y=a+bx的回归系数b,a的公式:

b= a=

2.相关系数r的公式是:

3.(1)相关系数r的取值范围为:

(2)r越大两个变量之间的相关程度越,r越小两个变量之间相关程度越

(3)当r0时,两变量正相关;

当r0时,两变量负相关;

当r0时,两变量线性不相关.

二、学生探求,发现问题

探究一:

(1)问题提出中从散点图你可以看出什么结论:

如果再直接采用求线性回归方程估计解决这些问题会出现什结果?

(2)根据分析理解总结这一类型问题的解题步骤:

1.

2.

3.

三、主体互动,研究问题

根据抽象概括总结常用几种类型有非线性类型转化为线性问题的解决问题的思路方法:

1.幂函数曲线

图像:

变换:

2.指数曲线

图像:

变换:

3.倒指数曲线

图像:

变换:

4.对数曲线

图像:

变换:

四、课堂整理,解决问题

完成课本第83页练习.

五、课堂练习,巩固提高

自主完成练习册.

六、课堂小结,学习反思

今天你学到了什么?

可线性化的回归分析

1.2可线性化的回归分析学案备注【学习目标】 1.能直观的判断两个变量是否满足线性相关 2.用非线性的函数关系来描述不好用线性关系刻画的两个 变量之间的关系 【重点、难点】用非线性的函数关系来描述不好用线性关系 刻画的两个变量之间的关系 【自主学习】 1.若两个变量不呈现线性关系,不能直接利用线性回归方程 建立两个变量的相关关系,那我们应如何建立两个变量的 关系?例如bx y=怎么化成线性相关问题解决?(阅读教 ae 材第9页到13页) 2. 在具体问题中,我们首先应该作出原始数据) x , (y 的,从中看出数据的大致规律,再 根据这个规律选择适当的函数进行拟合。 3. 对于非线性回归模型一般可转化为模 型从而得到相应的回归方程。 4.几种能转化为线性回归模型的非线性回归模型 (1)幂函数曲线x ab y=,作变换____________,得线性函数__________________ (2)指数曲线bx ae y=,作变换______________,得线性函数_______________

(3)倒指数曲线x b ae y =,作变换______________得线性函数 ________________ (4)对数曲线x b a y ln +=,作变换_______________得线性函数_____________ 【例题分析】 例1.(1)有5组(x,y )数据(1,3),(2,4),(4,5),(3,10),(10,12),去掉一组______数据后,剩下的四组数据的线性相关系数最大。 (2)已知幂函数曲线b ax y =做线性变换后得到的回归方程为v u 4.02+=,则a=_______,b=__________ 例2.为了研究某种细菌随时间x 变化,繁殖的个数,收集数据如下: 天数 x /天 1 2 3 4 5 繁殖个数y /个 6 12 25 49 95 (1)用天数作解释变量,繁殖个数作预报变量,作出这些数据的散点图; (2)试求出预报变量对解释变量的回归方程.(答案:所求 非线性回归方程为0.69 1.112?y =e x +.) 小结:利用回归方程探究非线性回归问题,可按“作散点图→建模→确定方程”这三个步骤进行. 其关键在于如何通过适当的变换,将非线性回归问题转化成线性回归问题.

案例分析(一元线性回归模型)

案例分析报告(2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号:2204120202 学生姓名:陈维维 2014 年11月

案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元,最低的青海省仅为人均8192.56元,最高的上海市达人均19397.89元,上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支

2018年陕西省高三数学第1章《统计案例》导学案:1.1.3可线性化的回归分析习题

1. 通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用; 2. 通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法. 3. 了解常用函数的图象特点,选择不同的模型建模,并通过比较相关指数对不同的模型进行比较. 一、基础过关 3.对于指数曲线y=a e bx,令u=ln y,c=ln a,经过非线性化回归分析之后,可以转化成的形式为() A.u=c+bx B.u=b+cx C.y=b+cx D.y=c+bx 4.下列说法错误的是() A.当变量之间的相关关系不是线性相关关系时,也能直接用线性回归方程描述它们之间的相关关系 B.把非线性回归化为线性回归为我们解决问题提供一种方法 C.当变量之间的相关关系不是线性相关关系时,也能描述变量之间的相关关系 D.当变量之间的相关关系不是线性相关关系时,可以通过适当的变换使其转换为线性关系,将问题化为线性回归分析问题来解决 5.每一吨铸铁成本y c(元)与铸件废品率x%建立的回归方程y c=56+8x,下列说法正确的是() A.废品率每增加1%,成本每吨增加64元 B.废品率每增加1%,成本每吨增加8% C.废品率每增加1%,成本每吨增加8元 D.如果废品率增加1%,则每吨成本为56元

二、能力提升 7.研究人员对10个家庭的儿童问题行为程度(X)及其母亲的不耐心程度(Y)进行了评价结果如下,家庭1,2, 3,4,5,6,7,8,9,10,儿童得分:72,40,52,87,39,95,12,64,49,46,母亲得分:79,62,53,89,81,90,10,82,78,70. 下列哪个方程可以较恰当的拟合() A.y=0.771 1x+26.528 B.y=36.958ln x-74.604 C.y=1.177 8x1.014 5 D.y=20.924e0.019 3x 8.已知x,y之间的一组数据如下表: 则y与x之间的线性回归方程y=bx+a必过点________. 9.已知线性回归方程为y=0.50x-0.81,则x=25时,y的估计值为________. 10.在一次抽样调查中测得样本的5个样本点,数值如下表: 如何建立y与x 11.某地区六年来轻工业产品利润总额y与年次x的试验数据如下表所示: 求y关于x的回归方程.(保留三位有效数字)

一元线性回归案例spss

下图为25个职业人群的肺癌死亡指数(100=平均水平)和抽烟指数(100=平均水平)。 职业抽烟指数肺癌死亡指数 农业、林业工人77.0 84.0 挖掘、采石工人110.0 118.0 玻璃陶器制造者94.0 120.0 天然气、化工生产者117.0 123.0 锻造锻压工人116.0 135.0 电气及电子工人102.0 101.0 工程及相关行业人员111.0 118.0 木工业工人93.0 113.0 建筑工人113.0 141.0 皮革业工人92.0 104.0 服装业工人91.0 102.0 造纸印刷业工人107.0 102.0 纺织业工人102.0 93.0 其他产品制造者112.0 96.0 油漆工、装潢工110.0 137.0 发动机、起重机等操作员115.0 113.0 食品行业工人104.0 112.0 交通运输业工人115.0 128.0 库管员等105.0 114.0 服务业场所工人105.0 111.0 文书办事员87.0 81.0 销售员91.0 88.0 行政、经理人员76.0 61.0 艺术家、科学家66.0 55.0 其他劳动力113.0 123.0

散点图呈线性关系 令Y=肺癌死亡指数,X=抽烟指数,做线性回归分析如下: 表2中R=0.839 表示两变量高度相关 R方=0.703 表示拟合较好,散点相对集中于回归线 表3中sig.<0.05 则自变量与因变量具有显著的线性关系,即可以用回归模型表 示 表4中自变量sig.<0.05 则自变量对因变量的线性影响是显著的 由此得到抽烟指数及肺癌死亡指数的一元回归方程: Y=-24.421+1.301X 即抽烟指数每变动一个单位则肺癌死亡指数平均变动1.301个单位

第九章 线性回归和相关分析

第九章 线性回归和相关分析 9.1 什么叫做回归分析?直线回归方程和回归截距、回归系数的统计意义是什么,如何计算?如何对直线回归进行假设测验和区间估计? 9.2 a s 、b s 、x y s /、y s 、y s ?各具什么意义?如何计算(思考各计算式的异同)? 9.3 什么叫做相关分析?相关系数、决定系数各有什么具体意义?如何计算?如何对相关系数作假设测验? 9.4 什么叫做协方差分析?为什么要进行协方差分析?如何进行协方差分析(分几个步骤)?为什么有时要将i y 矫正到x 相同时的值?如何矫正? 9.5 测得不同浓度的葡萄糖溶液(x ,mg /l )在某光电比色计上的消光度(y )如下表,试计算: (1)直线回归方程y ?=a +bx ,并作图;(2)对该回归方程作假设测验;(3)测得某样品的消光度为0.60,试估算该样品的葡萄糖浓度。 x 0 5 10 15 20 25 30 y 0.00 0.11 0.23 0.34 0.46 0.57 0.71 [答案:(1)y ? =-0.005727+0.023429x ,(2)H0被否定,(3)25.85mg/l] 9.6 测得广东阳江≤25oC 的始日(x)与粘虫幼虫暴食高峰期(y)的关系如下表(x 和y 皆以8月31日为0)。试分析:(1)≤25oC 的始日可否用于预测粘虫幼虫的暴食期;(2)回归方程及其估计标准误;(3)若某年9月5日是≤25oC 的始日,则有95%可靠度的粘虫暴食期在何期间? 年份 54 55 56 57 58 59 60 x 13 25 27 23 26 1 15 y 50 55 50 47 51 29 48 [答案:(1)r=0.8424;(2)y ? =33.2960+0.7456x , x y s /=4.96;(3)9月22日~10月23日] 9.7 研究水稻每一单茎蘖的饱粒重(y ,g)和单茎蘖重(包括谷粒)(x ,g)的关系,测定52个早熟桂花黄单茎蘖,得:SSx=234.4183,SSy=65.8386,SP=123.1724,b=0.5254,r=0.99;测定49个金林引单茎蘖,得SSx=65.7950,SSy=18.6334,SP=33.5905,b=0.5105,r=0.96。试对两回归系数和相关系数的差异作假设测验,并解释所得结果的意义。 [答案: 2 1b b s -=0.0229,t <1; 2 1z z s -=0.2053,t=3.413] 9.8 下表为1963、1964、1965三年越冬代棉红铃虫在江苏东台的化蛹进度的部分资料,试作协方差分析。 x 日 期 (以6月10日为0) y 化 蛹 进 度(%) 1963年 1964年 1965年

第三章1.3可线性化的回归分析

1.3 可线性化的回归分析 [学习目标] 1.进一步体会回归分析的基本思想. 2.通过非线性回归分析,判断几种不同模型的拟合程度. [知识链接] 1.有些变量间的关系并不是线性相关,怎样确定回归模型? 答首先要作出散点图,如果散点图中的样本点并没有分布在某个带状区域内,则两个变量不呈现线性相关关系,不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系,这时可以根据已有函数知识,观察样本点是否呈指数函数关系或二次函数关系,选定适当的回归模型. 2.如果两个变量呈现非线性相关关系,怎样求出回归方程? 答可以通过对解释变量进行变换,如对数变换或平方变换,先得到另外两个变量间的回归方程,再得到所求两个变量的回归方程. [预习导引] 1.非线性回归分析 对不具有线性相关关系的两个变量做统计分析,通过变量代换,转化为线性回归模型. 2.非线性回归方程 曲线方程曲线图形公式变换变换后的线性函数

y=ax b c=ln a v=ln x u=ln y u=c+bv y=a e bx c=ln a u=ln y u=c+bx y=a e b x c=ln a v= 1 x u=ln y u=c+bv y=a+b ln x v=ln x u=y u=a+bv 要点一线性回归分析 例1 某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表: 广告费用x(万元)423 5 销售额y(万元)49263954 (1)由数据易知y与x具有线性相关关系,若b=9.4,求线性回归方程y=a+bx; (2)据此模型预报广告费用为4万元时的销售额. 解(1)x-= 4+2+3+5 4 =3.5,y-= 49+26+39+54 4 =42, ∴a=y--b x-=42-9.4×3.5=9.1

一元线性回归模型案例分析

一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展,人民生活水平不断提高,居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时,还应看到全国各地区经济发展速度不同,居民消费水平也有明显差异。例如,2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元,最高的上海市达人均10464元,上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费,由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异,并不是城市居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

多元线性回归模型案例分析

多元线性回归模型案例分析 ——中国人口自然增长分析一·研究目的要求 中国从1971年开始全面开展了计划生育,使中国总和生育率很快从1970年的降到1980年,接近世代更替水平。此后,人口自然增长率(即人口的生育率)很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系,与经济生活息息相关,为了研究此后影响中国人口自然增长的主要原因,分析全国人口增长规律,与猜测中国未来的增长趋势,需要建立计量经济学模型。 影响中国人口自然增长率的因素有很多,但据分析主要因素可能有:(1)从宏观经济上看,经济整体增长是人口自然增长的基本源泉;(2)居民消费水平,它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度,由于教育年限的高低,相应会转变人的传统观念,可能会间接影响人口自然增长率(4)人口分布,非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。 二·模型设定 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌,选择人口增长率作为被解释变量,以反映中国人口的增长;选择“国名收入”及“人均GDP”作为经济整体增长的代表;选择“居民消费价格指数增长率”作为居民消费水平的代表。暂不考虑文化程度及人口分布的影响。 从《中国统计年鉴》收集到以下数据(见表1): 表1 中国人口增长率及相关数据

, 设定的线性回归模型为: 1222334t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 三、估计参数 利用EViews 估计模型的参数,方法是: 1、建立工作文件:启动EViews ,点击File\New\Workfile ,在对 话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年 年份 @ 人口自然增长率 (%。) 国民总收入 (亿元) 居民消费价格指数增长 率(CPI )% 人均GDP (元) 1988 15037 1366 1989 … 17001 18 1519 1990 18718 1644 1991 【 21826 1893 1992 26937 2311 1993 . 35260 2998 1994 48108 4044 1995 — 59811 5046 1996 70142 5846 1997 ~ 78061 6420 1998 83024 6796 1999 【 88479 7159 2000 98000 7858 2001 [ 108068 8622 2002 119096 9398 2003 : 135174 10542 2004 159587 12336 2005 、 184089 14040 2006 213132 16024

一般线性回归分析研究案例

一般线性回归分析案例 1、案例 为了研究钙、铁、铜等人体必需元素对婴幼儿身体健康地影响,随机抽取了30个观测数据,基于多员线性回归分析地理论方法,对儿童体内几种必需元素与血红蛋白浓度地关系进行分析研究.这里,被解释变量为血红蛋白浓度(y),解释变量为钙(ca)、铁(fe)、铜(cu). 表一血红蛋白与钙、铁、铜必需元素含量 (血红蛋白单位为g;钙、铁、铜元素单位为ug) case 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30y(g) 7.00 7.25 7.75 8.00 8.25 8.25 8.50 8.75 8.75 9.25 9.50 9.75 10.00 10.25 10.50 10.75 11.00 11.25 11.50 11.75 12.00 12.25 12.50 12.75 13.00 13.25 13.50 13.75 14.00 14.25 ca 76.90 73.99 66.50 55.99 65.49 50.40 53.76 60.99 50.00 52.34 52.30 49.15 63.43 70.16 55.33 72.46 69.76 60.34 61.45 55.10 61.42 87.35 55.08 45.02 73.52 63.43 55.21 54.16 65.00 65.00 fe 295.30 313.00 350.40 284.00 313.00 293.00 293.10 260.00 331.21 388.60 326.40 343.00 384.48 410.00 446.00 440.01 420.06 383.31 449.01 406.02 395.68 454.26 450.06 410.63 470.12 446.58 451.02 453.00 471.12 458.00 cu 0.840 1.154 0.700 1.400 1.034 1.044 1.322 1.197 0.900 1.023 0.823 0.926 0.869 1.190 1.192 1.210 1.361 0.915 1.380 1.300 1.142 1.771 1.012 0.899 1.652 1.230 1.018 1.220 1.218 1.000

案例分析 一元线性回归模型

案例分析报告 (2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号: 2204120202 学生姓名:陈维维 2014 年 11月 案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元,?最低的青海省仅为人均8192.56元,最高的上海市达人均19397.89元,上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

SPSS线性回归分析案例

回归分析 实验内容:基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多,例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异,现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析,影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入,故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X,选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1: 2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图,如图1:

表2 模型汇总b 表3 相关性 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系,所以建立如下线性模型:Y=a+bX

表4 系数a 3、结果分析 表2模型汇总:相关系数为0.965,判定系数为0.932,调整判定系数为0.930,估计值的标准误877.29128 表3是相关分析结果。消费性支出Y与可支配收入X相关系数为0.965,相关性很高。 表4是回归分析中的系数:常数项b=704.824,可支配收入X的回归系数a=0.668。a的标准误差为0.034,回归系数t的检验值为19.921,P值为0,满足95%的置信区间,可认为回归系数有显著意义。得线性回归方程Y=0.668X+704.824. 【实验结论】 (1)结果显示,变量之间具有如下关系式:Y=0.668X+704.824.也就是说消费与收入之间存在稳定的函数关系。随着收入的增加,消费将增加,但消费的增长低于收入的增长。这与凯尔斯的绝对收入消费理论刚好吻合。但为了研究方便,这里假设边际消费倾向为常数。由公式知X每增长1个单位,Y增加0.668个单位。

(新)高中数学第三章统计案例1_3可线性化的回归分析知识导航北师大版选修2-3

1.3可线性化的回归分析 自主整理 1.在具体问题中,我们首先应该作出原始数据(x,y)的________________,从_____________中看出数据的大致规律,再根据这个规律选择适当的参数进行拟合. 2.对于非线性回归模型一般可转化为_________________,从而得到相应的回归方程. 高手笔记 1.幂函数曲线y=ax b .作变换μ=lny,v=lnx c=lna,得线性函数μ=c+bv. 2.指数曲线y=ae bx .作变换μ=lny,c=lna,得线性函数μ=c+bx. 3.倒指数曲线y=ae bx .作变换μ=lny,c=lna,v= x 1 ,得线性函数μ=c+bv. 4.对数函数y=a+blnx.作变换v=lnx ,得线性函数y=a+bv. 名师解惑 如何根据原始数据求拟合函数? 剖析:(1)可先由原始数据作散点图. (2)对于一些函数模型的图形要熟悉. 如:①幂函数y=ax b 型的图象为: ②指数曲线y=ae bx (3)倒指数曲线y=ae bx (4)对数曲线y=a+blnx (3)由散点图找出拟合函数的类型. (4)将非线性函数转化为线性函数.

(5)求出回归方程. 讲练互动 【例1】某地今年上半年患某种传染病人数y 与月份x 之间满足函数关系模型为y=ae bx ,确定这个函数解析式. 分析:函数模型为指数型函数,可转化为线性函数,从而求出. 解:设μ=lny,c=lna ,则μ=c+bx. ∑=6 1 i xi =21,∑=6 1 i i μ =25.359 5, ∑=6 1 i xi 2 =91,∑=6 1 i i μ 2 =107.334, ∑=6 1 i i i x μ =90.341 3,x =3.5, μ=4.226 58, b= 2 2 6 1 26 1 1 5 .369122658.45.363413.9066?-??-= --∑∑==i i i i x x x x μ μ =558412 .1=0.09, c=μ-b x =4.226 58-0.09×3.5=3.911 58, ∴μ=3.911 58+0.09x. ∴y=e 3.911 58·e 0.09x . 绿色通道:基础模型为指数型,可两边取对数转化为线性函数关系,求出回归方程.. 变式训练 1.某工厂今年第一季度生产某种产品的数量分别是1万件、1.2万件、1.3 万件、1.37万件, 为了估测以后每个月的产量,可用函数y=ae bx 来模拟该产品的月产量y 与月份x 的关系,求模拟函数. ∑=4 1i i x =10, ∑=4 1 i i μ =0.759 5, ∑=4 1 i i x 2 =30, ∑=4 1 i i μ 2 =0.201 2, ∑=4 1 i i x μi =2.411,x =2.5,μ=0.189 9,

多元线性回归模型的案例讲解

多元线性回归模型的案 例讲解 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ,鸡肉价格P 1,猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/千克) 年份 Y/ 千克 X/元 P 1/(元/千克) P 2/(元/千克) P 3/(元/ 千克) 1980 397 1992 911 1981 413 1993 931 1982 439 1994 1021 1983 459 1995 1165 1984 492 1996 1349 1985 528 1997 1449 1986 560 1998 1575 1987 624 1999 1759 1988 666 2000 1994 1989 717 2001 2258 1990 768 2002 2478 1991 843 (1) 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型: 01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++ (2) 请分析,鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。 先做回归分析,过程如下: 输出结果如下:

所以,回归方程为: 123ln 0.73150.3463ln 0.5021ln 0.1469ln 0.0872ln Y X P P P =-+-++ 由上述回归结果可以知道,鸡肉消费需求受家庭收入水平和鸡肉价格的影响,而牛肉价格和猪肉价格对鸡肉消费需求的影响并不显着。 验证猪肉价格和鸡肉价格是否有影响,可以通过赤池准则(AIC )和施瓦茨准则(SC )。若AIC 值或SC 值增加了,就应该去掉该解释变量。 去掉猪肉价格P 2与牛肉价格P 3重新进行回归分析,结果如下: Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C LOG(X) LOG(P1) R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared ????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid ????Schwarz criterion Log likelihood ????F-statistic Durbin-Watson stat ????Prob(F-statistic)

案例分析一元线性回归模型

案例分析一元线性回归 模型 Revised as of 23 November 2020

案例分析报告 (2014——2015学年第一学期) 课程名称:预测与决策 专业班级:电子商务1202 学号: 02 学生姓名:陈维维 2014 年 11月 案例分析(一元线性回归模型) 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用,居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长,而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的热点和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。例如,2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为元,最低的青海省仅为人均元,最高的上海市达人均元,上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多,例如,零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素,并分析影响因素与消费水平的数量关系,可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定

我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费,由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异,最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且,由于各地区人口和经济总量不同,只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较,而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异,并不是城镇居民消费在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入,其他因素虽然对居民消费也有影响,但有的不易取得数据,如“居民财产”和“购物环境”;有的与居民收入可能高度相关,如“就业状况”、“居民财产”;还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大,如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型,即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应,选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表

第三章 1.3可线性化的回归分析

1.3可线性化的回归分析 [学习目标] 1.进一步体会回归分析的基本思想. 2.通过非线性回归分析,判断几种不同模型的拟合程度. [知识链接] 1.有些变量间的关系并不是线性相关,怎样确定回归模型? 答首先要作出散点图,如果散点图中的样本点并没有分布在某个带状区域内,则两个变量不呈现线性相关关系,不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系,这时可以根据已有函数知识,观察样本点是否呈指数函数关系或二次函数关系,选定适当的回归模型. 2.如果两个变量呈现非线性相关关系,怎样求出回归方程? 答可以通过对解释变量进行变换,如对数变换或平方变换,先得到另外两个变量间的回归方程,再得到所求两个变量的回归方程. [预习导引] 1.非线性回归分析 对不具有线性相关关系的两个变量做统计分析,通过变量代换,转化为线性回归模型. 2.非线性回归方程

要点一 线性回归分析 例1 某产品的广告费用x 与销售额y 的统计数据如下表: (1)由数据易知y 与x 具有线性相关关系,若b =9.4,求线性回归方程y =a +bx ; (2)据此模型预报广告费用为4万元时的销售额. 解 (1)x -=4+2+3+54=3.5,y - =49+26+39+54 4 =42, ∴a =y - -b x - =42-9.4×3.5=9.1 ∴回归直线方程为y =9.1+9.4x . (2)当x =4时,y =9.1+9.4×4=46.7, 故广告费用为6万元时销售额为46.7万元. 跟踪演练1 为了研究3月下旬的平均气温(x )与4月20日前棉花害虫化蛹高峰日(y )的关系,某地区观察了2006年2011年的情况,得到了下面的数据: (1)对变量x ,y 进行相关性检验; (2)据气象预测,该地区在2012年3月下旬平均气温为27 ℃,试估计2012年4月化蛹高峰日为哪天.

一元线性回归方程案例数据

一元线性回归方程案例数据 8. 一个工厂在某年里每月产品的总成本(单位:万元)与月产量(单位:万件)之间有如下一组数据: 则月总成本与月产量之间的线性回归方程为________. 收藏加入试题篮题目有误查看详解 9. 某中学高一期中考试后,对成绩进行分析,从13班中选出5名学生的总成绩和外语成绩如下表: 则外语成绩对总成绩的回归直线方程是_______________________. 收藏加入试题篮题目有误查看详解 三. 解答题(本大题共5小题,共0分) 10. 在国民经济中,社会生产与货运之间有着密切关系,下面列出1991—2000年中某地区货运量与工业总产值的统计资料: 利用上述资料:(1)画出散点图;(2)计算这两组变量的相关系数; (3)在显著水平0.05的条件下,对变量与进行相关性检验; (4)如果变量与之间具有线性相关关系,求出回归直线方程. 收藏加入试题篮题目有误查看详解 11. 随机选取15家销售公司,由营业报告中查出其上年度的广告费(占总费用的百分比)及盈利额(占销售总额的百分比)列表如下:

试根据上述资料:(1)画出散点图;(2)计算出这两组变量的相关系数; (3)在显著水平O.01的条件下,对变量x与y进行相关性检验; (4)如果变量x与y之间具有线性相关关系,求出回归直线方程; (5)已知某销售公司的广告费占其总费用的1.7%,试估计其盈利净额占销售总额的百分比. 收藏加入试题篮题目有误查看详解 12. 商品零售商要了解每周的广告费及消费额(单位:万元)之间的关系,记录如下: 利用上述资料: (1)画出散点图; (2)求销售额对广告费的一元线性回归方程; (3)求出两个变量的相关系数. 收藏加入试题篮题目有误查看详解 13. 某城区为研究城镇居民月家庭人均生活费支出和月收入的相关关系,随机抽取10户进行调查,其结果如下: 利用上述资料:(1)画出散点图;(2)计算这两组变量的相关系数; (3)在显著水平0.05的条件下,对变量与进行相关性检验; (4)如果变量与之间具有线性相关关系,求出回归直线方程; (5)测算人均收入为280元时,人均生活费支出应为多少元? 收藏加入试题篮题目有误查看详解 14. 要分析学生初中升学的数学成绩对高一年级数学学习有什么影响,在高一年级学生中随机抽选10名学生,分析他们入学的数学成绩和高一年级期末数学考试成绩(如下表): (1)画出散点图;(2)计算入学成绩与高一期末考试成绩的相关关系; (3)对变量与进行相关性检验,如果与之间具有线性相关关系,求出一元线性回归方程; (4)若某学生入学数学成绩为80分,试估计他高一期末数学考试成绩.

多元线性回归分析案例

SPSS19.0实战之多元线性回归分析 (2011-12-09 12:19:11) 转载▼ 分类:软件介绍 标签: 文化 线性回归数据(全国各地区能源消耗量与产量)来源,可点击协会博客数据挖掘栏:国泰安数据服务中心的经济研究数据库。 1.1 数据预处理 数据预处理包括的内容非常广泛,包括数据清理和描述性数据汇总,数据集成和变换,数据归约,数据离散化等。本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总。一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理。于此我们只对数据做缺失值填充,但是依然将其统称数据清理。 1.1.1 数据导入与定义 单击“打开数据文档”,将xls格式的全国各地区能源消耗量与产量的数据导入SPSS中,如图1-1所示。 图1-1 导入数据 导入过程中,各个字段的值都被转化为字符串型(String),我们需要手动将相应的字段转回数值型。单击菜单栏的“ ”-->“ ”将所选的变量改为数值型。如图1-2所示:

图1-2 定义变量数据类型 1.1.2 数据清理 数据清理包括缺失值的填写和还需要使用SPSS分析工具来检查各个变量的数据完整性。单击“ ”-->“ ”,将检查所输入的数据的缺失值个数以及百分比等。如图1-3所示: 图1-3缺失值分析

表1-1 能源消耗量与产量数据缺失值分析 SPSS提供了填充缺失值的工具,点击菜单栏“ ”-->“ ”,即可以使用软件提供的几种填充缺失值工具,包括序列均值,临近点中值,临近点中位数等。结合本次实习数据的具体情况,我们不使用SPSS软件提供的替换缺失值工具,主要是手动将缺失值用零值来代替。 1.1.3 描述性数据汇总 描述性数据汇总技术用来获得数据的典型性质,我们关心数据的中心趋势和离中趋势,根据这些统计值,可以初步得到数据的噪声和离群点。中心趋势的量度值包括:均值(mean),中位数(median),众数(mode)等。离中趋势量度包括四分位数(quartiles),方差(variance)等。 SPSS提供了详尽的数据描述工具,单击菜单栏的“ ”-->“ ”-->“ ”,将弹出如图2-4所示的对话框,我们将所有变量都选取到,然后在选项中勾选上所希望描述的数据特征,包括均值,标准差,方差,最大最小值等。由于本次数据的单位不尽相同,我们需要将数据标准化,同时勾选上“将标准化得分另存为变量”。

可线性化的回归分析(作业)

第 页 共 页 §3 可线性化的回归分析 1.散点图在回归分析过程中的作用是( ) A.查找个体个数 B.比较个体数据大小关系 C.探究个体分类 D.粗略判断变量是否线性相关 2.指数曲线bx ae y =作线性变换后得到的回归方程为x u 6.01-=,则函数a bx x y ++=2的单调增区间为( ) ),0.(+∞A ),103.(+∞B ),2 1 .(+∞C ),1.(+∞D 3.已知线性回归方程801.05.0-=x y ,则当25=x 时,y 的估计值是 4.已知两个变量y x ,的关系可以近似地用函数bx ax y =来表示,通过变换后得到一个线性函数.利用最小二乘法得到的线性回归方程为x u 5.02+=,则y x ,的近似函数关系式为 5.某种书每册的成本费y (元)与印刷册数x (千册)有关,经统计得到数据如下: x 1 2 3 5 10 20 30 50 100 200 y 10.15 5.52 4.08 2.85 2.11 1.62 1.41 1.30 1.21 1.15 检验每册书的成本费y 与印刷册数的倒数1 x 之间是否具有线性相关关系,如有,求出y 对x 的回 归方程。 6.一只红铃虫的产卵数y 和温度x 有关,现收集了7组观测数据列于下表中,试建立y 与x 之间的回归方程,并预测当温度为C ?37时红铃虫的产卵数. 温度C x ?/ 21 23 25 27 29 32 35 产卵数/y 个 7 11 21 24 66 115 325 7.在彩色显像中,根据以往的经验,知道染料光学密度y 与析出银的光学密度x 之间有如下函数关系:)0(<=b ae y x b . 我们通过11次试验得到如下数据: x 0.05 0.06 0.07 0.10 0.14 0.20 0.25 0.31 0.38 0.43 0.47 y 0.10 0.14 0.23 0.37 0.59 0.79 1.00 1.12 1.19 1.25 1.29 试通过拟合,确定函数的参数,并预测当析出银的光学密度为0.50时形成染料的光学密度. 教师评价: 高高二二理理科科数数学学 选选修修22——33《统计案例》 编号:2G10SX0029 编写:朱月卿 审核:管育华 编写时间:2012年3月 _____ 班___________ 作 业 50 100 150 200 250 300 350 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39

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