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数学实验报告
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完成日期：2016年6月24日
回归分析
题目（一）
一．实验目的
1.了解回归分析的基本原理，掌握MATLAB实现的方法.
2.练习用回归分析解决实际问题。
二．问题描述
社会学家认为犯罪与收入低、失业及人口规模有关，对20个城市的犯罪率y（每10万人中犯罪的人数）与年收入低于5000美元家庭的百分比x1、失业率x2和人口总数x3（千人）进行了调查，结果如表11-16所示。
表
11-16
（1）若x1~x3中至多只许选择2个变量，最好的模型
是什么？
（2）包含3个自变量的模型比上面的模型好吗？确定最终模型。
（3）对最终模型观察残差，有无异常点，若有，剔除后如何。
三．实验过程
先做y和xi的散点图，来大致判断自变量和因变量的关系。
Matlab实现：首先在matlab中输入以下内容
y=[11.213.440.75.324.812.720.935.78.79.614.526.915.7 36.218.128.914.925.821.725.7];
x1=[16.520.526.316.519.216.520.221.317.214.318.123.1 19.124.718.624.917.922.420.216.9];
x2=[6.26.49.35.37.35.96.47.64.96.46.07.45.88.66.58.4 6.78.68.46.7];
x3=[5876436356921248643196415317137497895762 27937416258547169215953353];
plot(x1,y,'+');pause;
plot(x2,y,'+');pause;
plot(x3,y,'+');pause;
运行结果如下：
y与各个因素的散点图
犯罪率与低收入家庭百分比的散点图
犯罪率与失业率的散点图
犯罪率与人口总数的散点图
由散点图可知y与x1,x2大致为线性关系，而y与x3的关系关系较为复杂，因此，选择x1,x2，并让它们与y做二元线性
回归分析。
Matlab代码如下：
n=20;
m=2;
X=[ones(n,1),x1',x2'];
[b,bint,r,rint,s]=regress(y',X);
b,bint,s
结果如下表所示：
回归系数回归系数估计值回归系数置信区间β0-33.8358[-48.0681-19.6035]β1 1.2240[0.0109 2.4371]β2 4.3615[1.11977.6033] R2=0.8000F=34.0024P<0.0001S2=21.8247置信区间没有包含0，R较大，p很小。
因此，模型可以是：
y=-34.0725+1.2239X1+4.3989X2
（2）将三个变量均包含进去Matlab代码如下：
n=20;
m=3;
X=[ones(n,1),x1',x2',x3'];
[b,bint,r,rint,s]=regress(y',X);
b,bint,s
结果如下表所示：。
01第一节 直线回归
【例8.2】 试计算【例8.1】资料回归截距α的95%和99%置信区间。 对于【例8.1】资料，因为 ， ， ， ，
所以，
，
于是总体回归截距α的95%和99%置信区间分别为： [582.1816-2.228×147.3153, 582.1816+2.228×147.3153] [582.1816-3.169×147.3153, 582.1816+3.169×147.3153] 即[253.9631, 910.40]和[115.3394, 1049.0238]。 这说明在研究雏鹅重与70日龄重的关系时，总体回归截距α在 [253.9631,910.40]区间内，其可靠度为95%；在[115.3394, 1049.0238]区间内，其可靠度为99%。
2、总体回归系数β的置信区间 统计学已证明
服从自由度为n-2的t公布，其中，
叫做样本回归系数标准误，由（8-15）式计算。可以导出β的95%、 99%置信区间为：
(8-16)
(8-17) 【例8.3】 求出【例8.1】资料总体回归系数β的95%和99%置信区间。 对于【例8.1】资料，因为 ， ，
，
所以总体回归系数β的95%和99%置信区间分别为： [21.7122-2.228×1.4849, 21.7122+2.228×1.4849] [21.7122-3.169×1.4849, 21.7122+3.169×1.4849] 即[18.4038, 25.0206]和[17.0066, 26.4178]。 这说明雏鹅重和70日龄重的总体回归系数β在[18.4038, 25.0206]区间 内，其可靠度为95%；在[17.0066, 26.4178]区间内，其可靠度为99%。
《数学实验》实验报告
《数学实验》实验报告一、实验目的数学实验作为数学学习的一种重要方式，旨在通过实际操作和探究，深入理解数学概念、定理和方法，培养我们的问题解决能力、逻辑思维能力和创新意识。
本次实验的具体目的包括：1、巩固和应用课堂所学的数学知识，如函数、方程、几何图形等。
2、熟悉数学软件的使用，提高利用计算机工具解决数学问题的能力。
3、培养观察、分析和归纳问题的能力，学会从实验数据中发现规律。
4、增强对数学的兴趣，体会数学在实际生活中的广泛应用。
二、实验内容本次数学实验主要涵盖了以下几个方面的内容：1、函数图像的绘制与分析使用数学软件绘制常见函数（如一次函数、二次函数、三角函数等）的图像，观察函数的性质，如单调性、奇偶性、周期性等。
通过改变函数的参数，研究其对图像的影响。
2、数据拟合与回归分析给定一组实验数据，运用最小二乘法进行线性拟合和非线性拟合，建立数学模型，并评估模型的准确性和可靠性。
3、几何图形的构建与测量利用软件构建各种几何图形，如三角形、四边形、圆等，测量其边长、角度、面积等参数，验证几何定理。
4、数学模型的建立与求解针对实际问题，如行程问题、利润问题、最优解问题等，建立数学模型，并运用数学方法求解，给出合理的解决方案。
三、实验步骤1、函数图像绘制与分析（1）打开数学软件，如 Mathematica 或 Matlab。
（2）输入函数表达式，例如 y ＝ x^2 ＋ 2x 3，绘制函数图像。
（3）通过调整坐标轴的范围、刻度，使图像清晰展示。
（4）观察图像的顶点、对称轴、与坐标轴的交点等特征，分析函数的单调性和最值。
（5）改变函数中的参数，如将 2x 改为 3x，再次绘制图像，比较两者的差异。
2、数据拟合与回归分析（1）收集实验数据，例如一组物体的质量与所受重力的数据。
（2）将数据输入到数学软件中。
（3）选择合适的拟合函数，如线性函数 y ＝ kx ＋ b 或二次函数 y＝ ax^2 ＋ bx ＋ c。
（4）利用软件计算出拟合参数，并绘制拟合曲线。
14 现况调查的统计分析策略——多因素线性回归分析(2)残差分析
14 现况调查的统计分析策略——多因素线性回归分析（2）残差分析线性回归分析的四大前提条件：线性（Linear）、正态性（Normal）、独立性（independence）、方差齐性（Equal Variance），俗称LINE，案例分析：例1：研究高血压患者血压与性别、年龄、身高、体重等变量的关系，随机测量了32名40岁以上的血压y、年龄X1、体重指数X2、性别X3，1线性回归模型的主要分析结果，从表格结果来看，年龄对血压的影响的存在着统计学差异（b=0.99，P=0.003）；男性相对女性，提高了血压值（b=-9.33，P=0.001），体重指数对血压的影响有统计学差异（b=1.08，P=0.041）。
LINE与残差分析LINE的正确理解线性（L）：解释变量X和反应变量Y必须要有线性关系吗？不是！只有当X是定量数据或者等级数据（不设哑变量）时，才要求X与Y有线性的关系。
当X是二分类或无需多分类，没有线性条件的要求。
独立性(I)：要求Y各观察值相互独立吗？不是，是要求残差是独立的。
正态性(N)：要求Y各观察值正态分布吗？不是，是要求残差正态分布。
方差齐性（E）：要求不同的解释变量X时，反应变量Y方差相等吗？没错，但是对于多因素回归分析，更加合理的理解是在不同Y预测值情况下，残差的方差变化不大。
残差线性回归按变量数量的多少可以分为：简单线性回归和多重线性回归。
简单线性回归，也就是有一个自变量，数学上表达为一元一次函数，其模型可以表示如下：上述公式是基于样本得到的结果，b0和b1均为统计量，若该公式拓展到总体人群，则为公式中参数解释如下：其中，关键的指标即为b1和β1，他们称之为回归系数，反映的是x对y的影响力，是当x每改变一个观测单位时所引起y的改变量。
值得注意的是，这里x是真实的变量值x，而y带了一顶帽子，并非是y的真实值，而是成为y的预测值或者估计值。
通过x产生的预测值ŷ，是接近于y 但不等于y。
数学实验报告分析总结
数学实验报告分析总结实验目的：本次实验旨在通过分析数学实验报告的数据和结果，总结出实验中观察到的现象和得出的结论。
实验方法：本次实验采用了数学实验中常见的数据采集方法，通过实际操作和测量，收集了一系列实验数据。
然后利用数学统计分析方法对数据进行处理和分析。
实验结果：根据所收集的实验数据，我们得到了以下的实验结果：1. 实验数据显示，X变量与Y变量之间存在着强烈的正相关关系。
通过绘制X和Y的散点图，可以看到数据点呈现出明显的上升趋势，并且符合一次函数的形式。
2. 通过对数据的线性回归分析，得到了最佳拟合直线的方程为Y = aX + b。
通过计算得到的回归系数a和截距b分别为a =0.8，b = 2.5。
3. 根据回归方程的系数，可以得出结论，X变量每增加1单位，Y变量将增加0.8个单位。
而当X变量为0时，Y变量的取值为2.5。
4. 通过讨论实验数据的变异程度，我们计算出了两个变量之间的相关系数。
结果显示，相关系数为0.85，表明X和Y之间的变异程度是较为密切的。
实验分析：通过对实验数据的分析，我们得出了以上的实验结论。
根据回归分析的结果，我们发现X和Y之间存在着明显的线性关系，这为进一步的研究和预测提供了依据。
然而需要注意的是，本次实验的样本容量较小，所得结论具有一定的局限性。
为了进一步验证我们的结论，需要增加样本容量，并进行更多次的实验。
同时，在进行实验时，我们还可以采用其他的数据分析方法，如方差分析、因子分析等。
这些方法可以帮助我们深入分析数据，发现更多的规律和关系。
实验总结：通过本次数学实验，我们学习并运用了数学统计方法，对实验数据进行了分析和总结。
我们得出了X变量和Y变量之间的线性关系，并通过回归分析得到了最佳拟合直线的方程。
这次实验的结果对于进一步的研究和应用有一定的指导意义。
在实际应用中，我们可以根据回归方程预测Y变量的值，或者利用回归系数来评估X与Y之间的关系强度。
然而需要明确的是，实验结论的可靠性需要通过更多的实验数据来验证。
回归直线方程与独立性检验-讲义(学生版)
回归直线方程与独立性检验一、课堂目标1、明确建立回归模型的基本步骤、熟练运用线性回归模型解决非线性相关问题．2、能够运用独立性检验对两个分类变量是否线性相关作出判断．二、直击高考知识模块知识内容全国卷常见题型回归分析一元线性回归模型2020年全国三卷18题解答题回归直线方程独立性检验分类变量2020年全国二卷18题解答题三、知识讲解1. 回归分析知识回顾方法提升考点一：回归直线方程的求解对于一组具有线性相关关系的数据：，，，，，我们知道其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计分别为：其中，，称为样本点的中心，位于回归直线上．【思想方法与技巧】利用线性相关回归分析处理非线性问题:研究两个变量的关系是，我们常常根据样本生成点坐标在平面直角坐标系中作出散点图，观察散点图中样本点的分布．从整体看，如果样本点并没有分布在某一条直线附近，这两个变量之间不具有线性相关关系，也就是非线性相关关系．考点二：相关系数的求解对于变量与随机抽到的对数据，，，，，可以利用相关系数来衡量两个变量之间线性相关关系，样本相关系数的计算公式为：．【思想方法与技巧】利用相关系数评判结果如下：（1）时，表示两个变量正相关；（2）时，表示两个变量负相关；（3）越接近于，表明两个变量的线性相关程度越强；（4）越接近于，表明两个变量的线性相关程度越弱．高考链接1.某沙漠地区经过治理，生态系统得到很大改善，野生动物数量有所增加．为调查该地区某种野生动物的数量，将其分成面积相近的个地块，从这些地块中用简单随机抽样的方法抽取个作为样区，调查得到样本数据，其中和分别表示第个样区的植物覆盖面积（单（1）（2）（3）位：公顷）和这种野生动物的数量，并计算得，，，，．附：相关系数，．求该地区这种野生动物数量的估计值（这种野生动物数量的估计值等于样区这种野生动物数量的平均数乘以地块数）．求样本的相关系数（精确到）．根据现有统计资料，各地块间植物覆盖面积差异很大．为提高样本的代表性以获得该地区这种野生动物数量更准确的估计，请给出一种你认为更合理的抽样方法，并说明理由．（1）（2）2.下图是某地区年至年环境基础设施投资额（单位：亿元）的折线图．为了预测该地区年的环境基础设施投资额，建立了与时间变量的两个线性回归模型．根据年至年的数据（时间变量的值依次为）建立模型①：．根据年至年的数据（时间变量的值依次为）建立模型②：．年份投资额分别利用这两个模型，求该地区年的环境基础设施投资额的预测值．你认为用哪个模型得到的预测值更可靠？并说明理由．3.下图是我国年至年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图（1）（2）年份代码年生活垃圾无害化处理量注：年份代码分别对应年亿吨参考数据：，，，．参考公式：相关系数，回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，．由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明．建立关于的回归方程（系数精确到），预测年我国生活垃圾无害化处理量．方法应用4.随着互联网的兴起，越来越多的人选择网上购物．某购物平台为了吸引顾客提升销售额，每年双十一都会进行某种商品的促销活动，该商品促销活动规则如下：①“价由客定”，即所有参与该商品促销活动的人进行网络报价，每个人并不知晓其他人的报价也不知道参与该商品促销活动的总人数；②报价时间截止后，系统根据当年双十一该商品数量配额，按照参与该商品促销活动人员的报价从高到低分配名额；③每人限购一件，且参与人员分配到名额时必须购买，某位顾客拟参加年双十一该商品促销活动，他为了预测该商品最低成交价，根据该购物平台的公告统计了最近年双十一参与该商品促销活动的人数（见表）：年份年份编号参与人数（百万人）12（2）由收集数据的散点图发现，可用线性回归模拟拟合参与人数（百万人）与年份编号之间的相关关系．请用最小二乘法求关于的线性回归方程：，并预测年双十一参与该商品促销活动的人数．该购物平台调研部门对位拟参与年双十一该商品促销活动人员的报价价格进行了一个抽样调查，得到如下的一份频数表：报价区间（千元）频数求这位参与人员报价的平均值和样本方差（同一区间的报价可用该价格区间的中点值代替）．假设所有参与该商品促销活动人员的报价可视为服从正态分布且与可分别由①中所求的样本平均值和样本方差估值，若预计年双十一该商品最终销售量为，请你合理预测（需说明理由）该商品的最低成交价．参考公式及数据（）回归方程：，其中，．（），，．（）若随机变量服从正态分布，则，，．5.我国全面二孩政策已于年月日起正式实施，国家统计局发布的数据显示，从年到年，中国的人口自然增长率变化始终不大，在上下波动（如图）．中国内地总人口和自然增长率总人口自然增长率出生率（万人）为了了解年龄介于岁至岁之间的适孕夫妻对生育二孩的态度如何，统计部门按年龄分为组，每组选取对夫妻进行调查，统计有生育二孩意愿的夫妻数，得到下表：‰（1）（2）有意愿数（参考数据和公式：，，，，，）设每个年龄区间的中间值为 ，有意愿数为，求样本数据的线性回归直线方程，并求该模型的相关系数（结果保留两位小数）．从，，，，这五个年龄段中各选出一对夫妻（能代表该年龄段超过半数夫妻的意愿）进一步调研，再从这对夫妻中任选对夫妻，设其中不愿意生育二孩的夫妻数为，求的分布列和数学期望．（1）（2）6.某小区为了调查居民的生活水平，随机从小区住户中抽取个家庭，得到数据如下：家庭编号月收入（千元）月支出（千元）参考公式：回归直线的方程是：，其中，，．据题中数据，求月支出（千元）关于月收入（千元）的线性回归方程（保留一位小数）；从这个家庭中随机抽取个，记月支出超过千家庭个数为，求的分布列与数学期望．7.如表中的数据是一次阶段性考试某班的数学、物理原始成绩：学号数学物理学号数学（1）（2）（3）理用这人的两科成绩制作如下散点图：物理数学学号为号的同学由于严重感冒导致物理考试发挥失常，学号为号的同学因故未能参加物理学科的考试，为了使分析结果更客观准确，老师将、两同学的成绩（对应于图中、两点）剔除后，用剩下的个同学的数据作分析，计算得到下列统计指标：数学学科平均分为，标准差为，物理学科的平均分为，标准差为，数学成绩与物理成绩的相关系数为，回归直线（如图所示）的方程为．若不剔除、两同学的数据，用全部的成绩作回归分析，设数学成绩与物理成绩的相关系数为，回归直线为，试分析与的大小关系，并在图中画出回归直线的大致位置．如果同学参加了这次物理考试，估计同学的物理分数（精确到个位）．就这次考试而言，学号为号的同学数学与物理哪个学科成绩要好一些？（通常为了比较某个学生不同学科的成绩水平可按公式统一化成标准分再进行比较，其中为学科原始分，为学科平均分，为学科标准差）．（1）（2）8.已知某校个学生的数学和物理成绩如下表：学生的编号数学物理若在本次考试中，规定数学在分以上（包括分）且物理在分以上（包括分）的学生为理科小能手．从这个学生中抽出个学生，设表示理科小能手的人数，求的分布列和数学期望．通过大量事实证明发现，一个学生的数学成绩和物理成绩具有很强的线性相关关系，在上述表格是正确的前提下，用表示数学成绩，用表示物理成绩，求与的回归方程．参考公式：，其中，．（1）（2）某调查机构为了了解某产品年产量（吨）对价格（千元/吨）和利润的影响，对近五年该产品的年产量和价格统计如下表：求关于的线性回归方程若每吨该产品的成本为千元，假设该产品可全部卖出，预测当年产量为多少时，年利润取到最大值?参考公式：，．（1）（2）10.某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间进行分析研究，他们分别记录了月日至月日的每天昼夜温差与实验室每天每棵种子中的发芽数，得到如下资料：日期月日月日月日月日月日温差摄氏度发芽颗该农科所确定的研究方案是：先从这组数据中选取组数据求线性回归方程，再用剩下的组数据进行检验．若选取的组数据恰好是连续天的数据（表示数据来自互不相邻的三天），求的分布列及期望．根据月日至日数据，求出发芽数关于温差的线性回归方程．由所求得线性回归方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差均不超过颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问所得的线性回归方程是否可靠？附：参考公式：，．（1）11.在年俄罗斯世界杯期间，莫斯科的部分餐厅经营了来自中国的小龙虾，这些小龙虾均标有等级代码，为得到小龙虾等级代码数值与销售单价之间的关系，经统计得到如下数据：等级代码数值销售单价（元）已知销售单价与等级代码数值之间存在线性相关关系，求关于的线性回归方程（系数精（2）若莫斯科某个餐厅打算从上表的种等级的中国小龙虾中随机选种进行促销，记被选中的种等级代码数值在以下（不含）的数量为，求的分布列及数学期望．参考公式：对一组数据，，，，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为：，．（1）（2）12.某动漫影视制作公司长期坚持文化自信，不断挖掘中华优秀传统文化中的动漫题材，创作出一批又一批的优秀动漫影视作品，获得市场和广大观众的一致好评，同时也为公司赢得丰厚的利润．该公司年至年的年利润关于年份代号的统计数据如下表（已知该公司的年利润与年份代号线性相关）：年份年份代号年利润（单位：亿元）求关于的线性回归方程，并预测该公司年（年份代号记为）的年利润．当统计表中某年年利润的实际值大于由（）中线性回归方程计算出该年利润的估计值时，称该年为级利润年，否则称为级利润年．将（）中预测的该公司年的年利润视作该年利润的实际值，现从年至年这年中随机抽取年，求恰有年为级利润年的概率．参考公式：，．2. 独立性检验知识回顾方法提升考点：独立性检验求解步骤（1）准确作出列联表；（2）统计假设成立；（3）计算；（4）将上一步计算得到的观测值与临界值比较，从而接收或拒绝假设．【思想方法与技巧】1、在列联表中，越小，说明两个分类变量之间关系越弱；越大，说明两个分类变量之间关系越强．2、（1）制作列联表时要注意表中相关数据的位置及对应，避免出错；（2）作的列联表的独立性检验时，要求表中的个数据都要大于，因此，在选取样本容量时一定要注意．高考链接13.某学生兴趣小组随机调查了某市天中每天的空气质量等级和当天到某公园锻炼的人次，整理数据得到下表（单位：天）：（1）（2）（3）锻炼人次空气质量等级（优）（良）（轻度污染）（中度污染）分别估计该市一天的空气质量等级为，，，的概率．求一天中到该公园锻炼的平均人次的估计值（同一组中的数据用该组区间的中点值为代表）．若某天的空气质量等级为或，则称这天“空气质量好”；若某天的空气质量等级为或，则称这天“空气质量不好”．根据所给数据，完成下面的列联表；并根据列联表，判断是否有的把握认为一天中到该公园锻炼的人次与该市当天的空气质量有关？人次人次空气质量好空气质量不好附：．第一种生产方式第二种生产方式14.某工厂为提高生产效率，开展技术创新活动，提出了完成某项生产任务的两种新的生产方式．为比较两种生产方式的效率，选取名工人，将他们随机分成两组，每组人，第一组工人用第一种生产方式，第二组工人用第二种生产方式．根据工人完成生产任务的工作时间（单位：）绘制了如下茎叶图：（1）（2）（3）根据茎叶图判断哪种生产方式的效率更高？并说明理由．求名工人完成生产任务所需时间的中位数，并将完成生产任务所需时间超过和不超过的工人数填入下面的列联表：超过不超过第一种生产方式第二种生产方式根据（）中的列联表，能否有的把握认为两种生产方式的效率有差异？附：，（1）（2）（3）15.海水养殖场进行某水产品的新、旧网箱养殖方法的产量对比，收获时各随机抽取个网箱，测量各箱水产品的产量（单位：），其频率直方图如下：频率组距箱产量旧养殖法频率组距箱产量新养殖法附：．设两种养殖方法的箱产量相互独立，记表示事件：旧养殖法的箱产量低于， 新养殖法的箱产量不低于，估计的概率．填写下面列联表，并根据列联表判断是否有的把握认为箱产量与养殖方法有关．箱产量箱产量旧养殖法新养殖法根据箱产量的频率分布直方图，求新养殖法箱产量的中位数的估计值（精确到）．方法应用（1）（2）（3）16.在传染病学中，通常把从致病刺激物侵入机体或者对机体发生作用起，到机体出现反应或开始呈现该疾病对应的相关症状时止的这一阶段称为潜伏期．一研究团队统计了某地区名患者的相关信息，得到如下表格：潜伏期（单位：天）人数求这名患者的潜伏期的样本平均数（同一组中的数据用该组区间的中点值作代表）．该传染病的潜伏期受诸多因素的影响，为研究潜伏期与患者年龄的关系，以潜伏期是否超过天为标准进行分层抽样，从上述名患者中抽取人，得到如下列联表．请将列联表补充完整，并根据列联表判断是否有的把握认为潜伏期与患者年龄有关．潜伏期天潜伏期天总计岁以上（含岁）岁以下总计附：，其中．以这名患者的潜伏期超过天的频率，代替该地区名患者潜伏期超过天发生的概率，每名患者的潜伏期是否超过天相互独立．为了深入研究，该研究团队随机调查了名患者，其中潜伏期超过天的人数最有可能（即概率最大）是多少？17.为了提高生产效益，某企业引进了一批新的生产设备，为了解设备生产产品的质量情况，分别从新、旧设备所生产的产品中，各随机抽取件产品进行质量检测，所有产品质量指标值均在以内，规定质量指标值大于的产品为优质品，质量指标值在的产品为合格品．旧设备所生产的产品质量指标值如频率分布直方图所示，新设备所生产的产品质量指标值如频数分布表所示．（1）（2）（3）频率组距质量指标值质量指标值频数合计请分别估计新、旧设备所生产的产品的优质品率．优质品率是衡量一台设备性能高低的重要指标，优质品率越高说明设备的性能越高．根据已知图表数据填写下面列联表（单位：件），并判断是否有的把握认为“产品质量高与新设备有关”．非优质品优质品合计新设备产品旧设备产品合计附：，其中．用频率代替概率，从新设备所生产的产品中随机抽取件产品，其中优质品数为件，求的分布列及数学期望．18.冬天的北方室外温度极低，若轻薄保暖的石墨烯发热膜能用在衣服上，可爱的医务工作者行动会更方便，石墨烯发热膜的制作：从石墨中分离出石墨烯，制成石墨烯发热膜，从石墨分离石墨烯的一（1）（2）种方法是化学气相沉积法，使石墨升华后附着在材料上再结晶，现在有材料，材料供选择，研究人员对附着在材料，材料上再结晶各做了次试验，得到如下等高条形图．材料试验结果材料试验结果石墨烯再结晶试验试验成功试验失败根据上面的等高条形图，填写如下列联表，判断是否有的把握认为试验成功与材料有关．材料材料合计成功不成功合计研究人员得到石墨烯后，再制作石墨烯发热膜有三个环节：①透明基底及胶层，②石墨烯层，③表面封装层，第一，二环节生产合格的概率均为，第三个环节生产合格的概率为，且各生产环节相互独立，已知生产吨的石墨烯发热膜的固定成本为万元，若生产不合格还需进行修复，第三个环节的修复费用为元，其余环节修复费用均为元．如何定价，才能实现每生产吨石墨烯发热膜获利可达万元以上的目标．附：参考公式：，其中．19.由团中央学校部、全国学联秘书处、中国青年报社共同举办的年度全国“最美中学生”寻访活动结果出炉啦，此项活动于年月启动，面向全国中学在校学生，通过投票方式寻访一批在热爱祖国、勤奋学习、热心助人、见义勇为等方面表现突出、自觉树立和践行社会主义核心价值观的“最美中学生”．现随机抽取了名学生的票数，绘成如图所示的茎叶图，若规定票数在票以上（包括票）定义为风华组．票数在票以下（不包括票）的学生定义为青春组．（1）（2）（3）在这名学生中，青春组学生中有男生人，风华组学生中有女生人，试问有没有的把握认为票数分在青春组或风华组与性别有关．如果用分层抽样的方法从青春组和风华组中抽取人，再从这人中随机抽取人，那么至少有人在青春组的概率是多少？用样本估计总体，把频率作为概率，若从该地区所有的中学（人数很多）中随机选取人，用表示所选人中青春组的人数，试写出的分布列，并求出的数学期望．附：；其中，独立性检验临界表：（1）（2）（3）20.为了保障全国第四次经济普查顺利进行，国家统计局从东部选择江苏，从中部选择河北、湖北，从西部选择宁夏，从直辖市中选择重庆作为国家综合试点地区，然后再逐级确定普查区域，直到基层的普查小区．在普查过程中首先要进行宣传培训，然后确定对象，最后入户登记．由于种种情况可能会导致入户登记不够顺利，这为正式普查提供了宝贵的试点经验．在某普查小区，共有家企事业单位，家个体经营户，普查情况如下表所示：普查对象类型顺利不顺利合计企事业单位个体经营户合计写出选择个国家综合试点地区采用的抽样方法．根据列联表判断是否有的把握认为“此普查小区的入户登记是否顺利与普查对象的类别有关”．以频率作为概率，某普查小组从该小区随机选择家企事业单位，家个体经营户作为普查对象，入户登记顺利的对象数记为，写出的分布列，并求的期望值．附：．（1）（2）（3）21.黄冈市有很多名优土特产，黄冈市的蕲春县就有闻名于世的“蕲春四宝”（蕲竹、蕲艾、蕲蛇、蕲龟），很多人慕名而来旅游，通过随机询问名不同性别的游客在购买“蕲春四宝”时是否在来蕲春县之前就知道“蕲春四宝”，得到如下列联表：男女总计事先知道“蕲春四宝”事先不知道“蕲春四宝”总计附：．写出列联表中各字母代表的数字．由以上列联表判断，能否在犯错误的概率不超过的前提下认为购买“蕲春四宝”和是否“事先知道’蕲春四宝’有关系”？从被询问的名事先知道“蕲春四宝”的顾客中随机选取名顾客，求抽到的女顾客人数的分布列及其数学期望．（1）22.在一次爱心捐款活动中，小李为了了解捐款数额是否和居民自身的经济收入有关，随机调查了某地区的个捐款居民每月平均的经济收入．在捐款超过元的居民中，每月平均的经济收入没有达到元的有个，达到元的有个；在捐款不超过元的居民中，每月平均的经济收入没有达到元的有个．参考数据当时，无充分证据判定变量，有关联，可以认为两变量无关联；当时，有的把握判定变量，有关联；当时，有的把握判定变量，有关联；当时，有的把握判定变量，有关联．附：，其中．在下图表格空白处填写正确数字，并说明是否有以上的把握认为捐款数额是否超过元和居民每月平均的经济收入是否达到元有关？每月平均经济收入达到元每月平均经济收入没有达到元合计捐款超过元 捐款不超过元（2）合计将上述调查所得到的频率视为概率．现在从该地区大量居民中，采用随机抽样方法每次抽取个居民，共抽取次，记被抽取的个居民中经济收入达到元的人数为，求和期望的值．（1）（2）23.2016年月日，“国际教育信息化大会”在山东青岛开幕．为了解哪些人更关注“国际教育信息化大会”，某机构随机抽取了年龄在岁之间的人进行调查，某机构随机抽取了在之间的人进行调查，经统计“青少年”与“中老年”的人数之比为．根据已知条件完成下面的列联表，并判断能否有的把握认为“中老年”比“青少年”更加关注“国际教育信息化大会”．关注不关注合计青少年中老年合计现从抽取的青少年中采取分层抽样的办法选取人进行问卷调查，在这人中再选取人进行面对面询问，记选取的人中关注“国际教育信息化大会”的人数为，求的分布列及数学期望．附：参考公式：，其中．临界值表：（1）（2）24.为了研究家用轿车在高速公路上的车速情况，交通部门对名家用轿车驾驶员进行调查，得到其在高速公路上行驶时的平均车速情况为：在名男性驾驶员中，平均车速超过的有人，不超过的有人．在名女性驾驶员中，平均车速超过的有人，不超过的有人．完成下面的列联表，并判断是否有的把握认为平均车速超过的人与性别有关．平均车速超过人数平均车速不超过人数合计男性驾驶员人数 女性驾驶员人数合计以上述数据样本来估计总体，现从高速公路上行驶的大量家用轿车中随机抽取辆，记这辆车中驾驶员为男性且车速超过的车辆数为，若每次抽取的结果是相互独立的，求的分布列和数学期望．参考公式与数据：，其中，对服务满意对服务不满意合计对商品满意 对商品不满意合计（1）（2）25.近年来，我国电子商务蓬勃发展．年“”期间，某网购平台的销售业绩高达亿元人民币，与此同时，相关管理部门推出了针对该网购平台的商品和服务的评价系统．从该评价系统中选出次成功交易，并对其评价进行统计，网购者对商品的满意率为，对服务的满意率为，其中对商品和服务都满意的交易为次．根据已知条件完成下面的列联表，并回答能否有的把握认为“网购者对商品满意与对服务满意之间有关系”？若将频率视为概率，某人在该网购平台上进行的次购物中，设对商品和服务都满意的次数为随机变量，求的分布列和数学期望．附：（其中为样本容量）26.万众瞩目的第届全国冬季运动运会（简称“十四冬”）于年月日在呼伦贝尔市盛大开幕，期间正值我市学校放寒假，寒假结束后，某校工会对全校名教职工在“十四冬”期间每天收看比赛转播的时间作了一次调查，得到如图频数分布直方图：。
用SPSS软件实现多元线性回归分析
哈尔滨商业大学数学实验报告实验题目：___用SPSS软件实现多元线性回归分析___ 姓名：____张彦琛____ 学号：_201214390009__ 专业：________数学与应用数学_______________ 日期：________2014-10-27___________________一、实验目的用SPSS软件来实现多元线性回归分析及其应用。
二、实验内容水泥凝固时放出的热量Y与水泥中的四种化学成分x1,x2,x3,x4有关，今测得一组数据如下，试用多元回归分析的方法建立模型。
三、实验步骤及结论（一）实验步骤把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中进行回归分析。
选择菜单“分析—>回归—>线性”，为了解决多重共线性问题，采用逐步回归法。
（二）实验结论表一：表一显示了用逐步回归法得到了两个回归模型的拟合情况。
由表可知，引入x4得到模型1，模型1的R方为0.675，调整R方为0.645，x4对y影响显著。
同时又引入x1得到模型2，模型2的R方为0.972，调整R 方为0.967，x4，x1对y影响最为显著。
由0.675<0.972，0.645<0.967，且接近1，说明模型的拟合效果很好。
表二：表二给出了两个回归模型的方差分析及检验结果。
模型1的F 值为22.799，Sig.值为0.001<0.05。
模型2的F值为176.627，Sig.值为000<0.05。
模型1,2都通过F检验，可见模型1与模型2在整体上都是显著的。
表三:表三给出了回归模型的非标准化估计系数、标准化估计系数、系数的显著性检验结果以及共线性统计量的方差膨胀因子VIF。
在模型1，2中，对应t统计量的Sig.的值均小于0.05，则说明每个系数对y 的影响是显著的。
共线性统计量中VIF<10，则克服了共线性的影响。
模型1,2都通过了统计显著性检验，由表可得两个回归模型。
基于回归分析程序的实验数据构建数学模型研究
２ ０ １ ３ 年 Ｏ １月
佳 木 斯 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｍ ｕ ｓ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
根据表 １ 可知 ， 进行 ９次实验测得 ９ 组数据， 建立方程组可以求解 ９ 个未知数 ， 可设计 回归分析 模型为下数学表达式形式 ：
Ｙ＝ａ ０ ＋ ａ ｌ ｌ ＋ ０ ２ ２ ＋ ０ ３ ； ＋ ａ ４ ； ＋ ０ ５ １ ２ ＋ ｎ ６ ； ＋ ７ ｉ ＋ ａ ８ １ ２ ２
１ ５ ５
阵， 原因是指标对于某因素的某次项或多项不相关 造成 ， 导致９ 个方程求解９ 个 以下 的未知数 ， 方程无 解． 对模型进行修正 ， 增加 定系数 口 ， 则模型变为 ： 项， 同时相应增加待
最高指数为 ４ ， 则有模型为 ：
Ｙ ＝ａ ０＋口 １ １＋ｏ ２ ２＋ｎ ３ ＋口 ４ ；＋Ｃ ， ｌ Ｓ Ｘ ｌ ２
ｘ ２ ３， ｘ １ ２． ｛ ｘ ２１， ｘｌ １ ． ｘ ２２，ｘ１ ２． ｘ １ ２，ｘ ２ ２．
Ｙ＝口 ０ ＋ Ｃ Ｌ １ ｌ ＋ 口 ２ ２ ＋ 口 ３ ＋ ａ ４ Ｘ ； ＋ 口 ５ １ ２ ＋ ０ ６ ： ＋ ａ ， ７ ｘ ； ＋口 ８ １ ２ ２ ＋ ａ ９， 编制程序
得 到 矩 阵 为 ９×９的奇 异矩 阵 ， 将无 法求解 Ｃ矩
① 收稿 日期 ： ２ ０ １ ２—１ ２－ ２ ８ 作者简介 ： 卢万银 （ １ ９ ６ ９ 一） 。 男， 安徽金寨人 ， 副教授 ， 研究方向为智能控制技术
第１ 期
数学中各种回归分析方法总结
其主要思路是将对异常值十分敏感的经典最小二乘回归中的目标函数进行修改。
经典最小二乘回归以使误差平方和达到最小为其目标函数。
因为方差为一不稳健统计量，故最小二乘回归是一种不稳健的方法。
为减少异常点的作用，对不同的点施加不同的权重，残差小的点权重大，残差大的店权重小。
2、变系数回归地理位置加权3、偏最小二乘回归长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。
而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。
偏最小二乘法在统计应用中的重要性体现在以下几个方面：偏最小二乘法是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。
偏最小二乘法可以较好的解决许多以往用普通多元回归无法解决的问题。
偏最小二乘法之所以被称为第二代回归方法，还由于它可以实现多种数据分析方法的综合应用。
能够消除自变量选取时可能存在的多重共线性问题。
普通最小二乘回归方法在自变量间存在严重的多重共线性时会失效。
自变量的样本数与自变量个数相比过少时仍可进行预测。
4、支持向量回归能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。
传统的化学计量学算法处理回归建模问题在拟合训练样本时,要求“残差平方和”最小,这样将有限样本数据中的误差也拟合进了数学模型,易产生“过拟合”问题,针对传统方法这一不足之处,SVR采用“ε不敏感函数”来解决“过拟合”问题,即f(x)用拟合目标值yk时,取:f(x)=∑SVs(αi-α*i)K(xi,x)上式中αi和α*i为支持向量对应的拉格朗日待定系数,K(xi,x)是采用的核函数[18],x为未知样本的特征矢量,xi为支持向量(拟合函数周围的ε“管壁”上的特征矢量),SVs为支持向量的数目.目标值yk拟合在yk-∑SVs(αi-α*i)K(xi,xk)≤ε时,即认为进一步拟合是无意义的。
5、核回归核函数回归的最初始想法是用非参数方法来估计离散观测情况下的概率密度函数(pdf)。
(真正的好东西)偏最小二乘 回归=多元线性回归分析+典型相 关分析+主成分分析
偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法，它与1983年由伍德和阿巴诺等人首次提出。
近十年来，它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。
密西根大学的弗耐尔教授称偏最小二乘回归为第二代回归分析方法。
偏最小二乘回归方法在统计应用中的重要性主要的有以下几个方面：（1）偏最小二乘回归是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。
（2）偏最小二乘回归可以较好地解决许多以往用普通多元回归无法解决的问题。
在普通多元线形回归的应用中，我们常受到许多限制。
最典型的问题就是自变量之间的多重相关性。
如果采用普通的最小二乘方法，这种变量多重相关性就会严重危害参数估计，扩大模型误差，并破坏模型的稳定性。
变量多重相关问题十分复杂，长期以来在理论和方法上都未给出满意的答案，这一直困扰着从事实际系统分析的工作人员。
在偏最小二乘回归中开辟了一种有效的技术途径，它利用对系统中的数据信息进行分解和筛选的方式，提取对因变量的解释性最强的综合变量，辨识系统中的信息与噪声，从而更好地克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用。
（3）偏最小二乘回归之所以被称为第二代回归方法，还由于它可以实现多种数据分析方法的综合应用。
偏最小二乘回归=多元线性回归分析+典型相关分析+主成分分析由于偏最小二乘回归在建模的同时实现了数据结构的简化，因此，可以在二维平面图上对多维数据的特性进行观察，这使得偏最小二乘回归分析的图形功能十分强大。
在一次偏最小二乘回归分析计算后，不但可以得到多因变量对多自变量的回归模型，而且可以在平面图上直接观察两组变量之间的相关关系，以及观察样本点间的相似性结构。
这种高维数据多个层面的可视见性，可以使数据系统的分析内容更加丰富，同时又可以对所建立的回归模型给予许多更详细深入的实际解释。
一、偏最小二乘回归的建模策略\原理\方法1.1建模原理设有 q个因变量{}和p自变量{}。
为了研究因变量和自变量的统计关系,我们观测了n个样本点,由此构成了自变量与因变量的数据表X={}和.Y={}。
最小二乘法及数据拟合
实验五 最小二乘法及数据拟合建模的回归分析一、实验目的:1．掌握用最小二乘建立回归数学模型。
2．学习通过几个数据拟合的回归分析来判断曲线（直线）拟合的精度，通过回归分析来判断模型建立是否正确。
3．应用建立的模型进行预测。
二、基本原理和方法 1．建立回归数学模型在进行建模和仿真分析时，人们经常面临用已知系统实测数据应用数学模型描述对应系统，即对数据进行拟合。
拟合的目的是寻找给定的曲线（直线），它在某种准则下最佳地拟合数据。
最佳拟合要在什么准则下的最佳？以及用什么样的曲线模型去拟合。
常用的拟合方法之一是多项式的最小二乘拟合，其准则是最小误差平方和准则，所用的拟合曲线为多项式。
本实验在Matlab 平台上，以多项式最小二乘拟合为例，掌握回归模型的建立（包括参数估计和模型建立）和用模型进行预测的方法，并学习回归分析的基本方法。
2．在MATLAB 里，用于求解最小二乘多项式拟合问题的函数如下： polyfit 最小二乘多项式拟合p=polyfit(x,y,n) 对输入数据y 的n 阶最小二乘拟合多项式p(x)的系数Y=polyval(p,x) 求多项式的函数值Y )1n (p x )n (p x )2(p x )1(p Y 1n n +++++=−L以下是一个多项式拟合的例子。
已知 x=0,0.1,0.2,0.3,...,0.9,1 共11个点（自变量），实测数据y=-0.447, 1.978, 3.28, 6.16, 7.08, 7.34, 7.66, 9.56,9.48, 9.30, 11.2求：2阶的预测方程，并用8阶的预测方程与之比较。
x=linspace(0,1,11);y=[-.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; p=polyfit(x,y,2)%求2阶的预测方程 2210x b x b b y ++= 的系数 p= b 2 b 1 b 0z=polyval(p,x); %求预测的y 值 （z 表示y )） p2=polyfit(x,y,8) %求8阶的预测方程 z1=polyval(p2,x);plot(x,y,'om',x,z,':*r'x,z1, ':+b')图中：”0” 代表散点图 “+”代表8阶预测方程“*”代表2阶预测方程图1 散点图与2阶预测方程3．回归模型的检验回归模型的检验是判断数据拟合的好坏即模型建立的正确与否，为建立模型和应用模型提供支持。