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选修1－2《第一章 统计案例 本章小结》优秀ppt课件
谈一谈高中统计都学了哪些内容
案例统计小结——知识回顾
案例统计小结——知识回顾
观察并将体重、性别、是否吸烟、身高、温度、宗教信仰、考试成绩这些变量分成两类
案例统计小结——知识回顾
1.两个变量之间有哪些关系？
2.相关关系和函数关系有怎样的不同？
3.研究两个变量相关关系的方法有什么？
案例统计小结——知识回顾
谈一谈你眼中的回归分析
一般地，建立回归模型的基本步骤为：
（1）确定研究对象，明确哪个变量是解析变量，哪个变量是预报变量。
（2）画出确定好的解析变量和预报变量的散点图，观察它们之间的关系
（如是否存在线性关系等）。
（3）由经验确定回归方程的类型（如我们观察到数据呈线性关系，则选用线性回归方程y=bx+a）.
（4）按一定规则估计回归方程中的参数（如最小二乘法）。
（5）得出结果后分析残差图是否有异常（个别数据对应残差过大，或残差呈现不随机的规律性，等等），过存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等。
建立回归模型的基本步骤：
统计案例复习
思考：如何发现数据中的错误？如何衡量随机模型的拟合效果？
1.残差分析法：我们可以通过分析发现原始数据中的可疑数据，判断建立模型的拟合效果。
注：残差图中的点，纵坐标是每个数据的残差，横坐标可以是对应数据的序号、自变量、因变量的预测值等。
统计案例复习
显然，R2的值越大，说明残差平方和越小，也就是说模型拟合效果越好。
在线性回归模型中，R2表示解析变量对预报变量变化的贡献率。