回归分析教学设计

回归分析教学设计
回归分析教学设计

3.2回归分析教学设计

引言:新一轮课程改革要求我们在教育教学的过程当中要着力落实“以生为本”的教学理念。所谓“以生为本”就是以学生的发展为本,关注学生的思维能力的发展,动手能力的发展及应用意识的发展。为此,讲授本节课之前,我做了如下的准备:

一、教学内容分析及学情分析:

(一)教学内容分析:

《回归分析》是高中数学人教B版选修2—3第三章《统计案例》的第二节内容,本节是中学阶段统计学的完结篇。其内容与第一节《独立性检验》及必修3中的统计知识均有着密切的联系。它是必修3中回归直线方程知识的加深和升华,也是对第一节《独立性检验》中统计方法的补充。其实,统计学发展到今天已经有许多较成熟的统计方法,独立性检验和回归分析只是其中的两种方法。教材把一个个的案例直接呈现在学生面前,通过探究案例,解决问题,使学生们了解这两种统计方法的基本思想、解题步骤及其初步应用。

在统计案例的教学中,应培养学生对数据的直观感觉,认识统计方法的特点(如估计结果的随机性、统计推断可能犯错误等),体会统计方法应用的广泛性,理解其方法中蕴涵的思想。避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。教学中应鼓励学生使用计算机及统计软件等现代技术手段来处理数据,解决实际问题。应尽量给学生提供充分的实践活动机会,要求学生在实践中体会统计思想。学习本节课后高中阶段的统计学知识全部学完,学生应该能够独立地分析简单的统计数据,能够独立完成简单的统计分析问题。这种能力既是到高校继续深造的需要,更是作为新时代合格公民的必备素质。

(二)学情分析

1、在学习本节课之前,学生已经在初中及高中数学人教B版必修3第二章中初步掌握了统计学的相关知识,特别是已经掌握了线性相关的回归直线方程的求法,能够通过对散点图的观察发现较直观的线性相关关系并求出其回归直线方程。

2、高二学生的自主学习能力和探究能力都很强,特别在学习了本章《统计案例》第一节的独立性检验的统计思想之后,初步掌握了统计分析的思想方法,这都为本节课教学奠定了坚实的基础。

3、学生学习本节内容可能遇到的困难:(1)求回归直线方程时计算量大。(2)对相关系数的理解。(3)对转化与化归的思想方法的运用。(4)对统计学应用背景的了解程度不深。

4、根据学生乐于亲身参与教学的特点本节课我采用了设疑探究教学模式:引入情境-启发质疑-互动探究-应用评价。让学生充分参与课堂活动,在实践中体会统计思想,充分体

现出学生的主体地位。

二、教学目标:

依据新课程标准和学生的知识结构与认知水平,确定本节课的教学目标为:

(一)知识与技能:理解回归直线的意义,能利用相关系数判断两个变量之间是否线性相关,并解决简单的实际问题。了解“曲线相关”。培养学生正确的运用统计方法解决实际问题的能力。

(二)过程与方法:从实例入手让学生体会统计的思想与方法,培养学生分析问题、解决问题的能力,体会统计的应用价值。

(三)情感态度与价值观:培养学生通过学习能正确的解决有关的实际问题,在教学中,激发学生的好奇心和求知欲,培养学生严谨的治学态度。

三、教学重难点:

(一)教学重点:利用变量统计数据的相关系数判断变量之间是否具有线性相关关系。

(二)教学难点:回归系数的理解及“曲线相关”如何化为线性相关。

统计学(回归分析)演示教学

统计学论文(回归分析)

◆统计小论文11财一金一凡 11060513 指数回归分析 ●摘要:指数,根据某些采样股票或债券的价格所设计并计算出来的统计数 据,用来衡量股票市场或债券市场的价格波动情形。 ●经济学概念:从指数的定义上看,广义地讲,任何两个数值对 指数函数图像 比形成的相对数都可以称为指数;狭义地讲,指数是用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。 指数的应用和理论不断发展,逐步扩展到工业生产、进出口贸易、铁路运输、工资、成本、生活费用、股票证券等各个方面。其中,有些指数,如零售商品价格指数、生活消费价格指数,同人们的日常生活休戚相关;有些指数,如生产资料价格指数、股票价格指数等,则直接影响人们的投资活动,成为社会经济的晴雨表。至今,指数不仅是分析社会经济的景气预测的

重要工具,而且被应用于经济效益、生活质量、综合国力和社会发展水平的综合评价研究。 引言:在这个市场经济发达的年代,企业的发展尤为突出,针对年度销售额进行的指数回归分析,能够有效的对企业进行监管和提高发展水平。通过对标准误差、残差、观测值等的回归分析,减少决策失误,使企业更好的发展。销售额是企业的命脉,也是企业在经营过程中的最重要的参考指标,针对年度销售额的指数回归分析,切实保障了企业在当今竞争中的地位与经济形势。 一、一元线性回归模型的基本理论 首先是对线性回归模型基本指数介绍:随机变量y与一般变量x的理一元线性回归模型表示如下: yt = b0 + b1 xt +ut(1)上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量(或相依变量、因变量),xt称作解释变量(或独立变量、自变量),ut称作随机误差项,b0称作常数项(截距项),b1称作回归系数。 在模型 (1) 中,xt是影响yt变化的重要解释变量。b0和b1也称作回归参数。这两个量通常是未知的,需要估计。t表示序数。当t表示时间序数时,xt和yt称为时间序列数据。当t表示非时间序数时,xt和yt称为截面数据。ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素。ut的变化是不可控的。上述模型可以分为两部分。(1)b0 +b1 xt是非随机部分;(2)ut是随机部分。 二、回归模型初步建立与检验

《回归分析》教案1

《回归分析》教案1 【教学目标】 1. 了解相关系数r ; 2. 了解随机误差; 3. 会简单应用残差分析 【教学重难点】 教学重点:相关系数和随机误差 教学难点:残差分析应用. 【教学过程】 一、设置情境,引入课题 上节例题中,身高172cm 女大学生,体重一定是60kg 吗?如果不是,其原因是什么? 二、引导探究,发现问题,解决问题 1 $0.84985.712y x =-对于0.849b =$是斜率的估计值,说明身高x 每增加1个单位,体重就 ,表明体重与身高具有 的线性相关关系. 2 如何描述线性相关关系的强弱? ()() n i i x x y y r --= ∑ (1)r >0表明两个变量正相关;(2)r <0表明两个变量负相关; (3)r 的绝对值越接近1,表明相关性越强,r 的绝对值越接近0,表明相关性越弱. (4)当r 的绝对值大于0.75认为两个变量具有很强的相关性关系. 3 身高172cm 的女大学生显然不一定体重是60.316kg ,但一般可以认为她的体重接近于60.316kg . ①样本点与回归直线的关系 ②所有的样本点不共线,而是散布在某一条直线的附近,该直线表示身高与体重的关系的线性回归模型表示y bx a ε=++ e 是y 与$y bx a =+的误差,e 为随机变量,e 称为随机误差. ③E (e )=0,D (e )= 2σ>0.④D (e )越小,预报真实值y 的精度越高. ⑤随机误差是引起预报值$y 与真实值y 之间的误差之一. ⑥$,a b $为截距和斜率的估计值,与a ,b 的真实值之间存在误差,这种误差也引起$y 与真

回归分析 实验报告

城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要:用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系,并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词:逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关,共观测了15组数据,试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位:元 2模型的理论 (1)基本思想:逐个引入自变量,每次引入对y影响最显著的自变量,并对方程中的老变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉,最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量,又不包含对Y影响不显著的变量。 (2)逐步筛选的步骤:首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in

水平 ;然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 (1)源程序: data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0

回归分析课程设计

应用回归分析 课程设计指导书 一、课程设计的目的 (1)巩固应用回归分析的理论知识,掌握其思想精髓; (2)运用回归分析研究方法,加强解决实际问题的能力; ( 3)熟练使用spss 软件对数据进行回归分析。 二、设计名称:研究货运总量y (万吨)与工业总产值x1 (亿元)、农业总产值 x2(亿元)、居民非商品支出x3 (亿元)的关系 三、设计要求 (1)正确运用spss软件对数据进行处理 (2)正确分析数据,尝试选择不同的模型拟合数据 ( 3)课程设计中,遇到问题要翻阅课本去努力解决问题 (4)要有耐心,对于模型的显著性和回归系数都要进行检验 ( 5 )认真并独立完成 四、设计过程 (1)思考课程设计的目的,寻找来源真实的数据 ( 2)上网搜集并整理数据资料 ( 3)根据数据确定研究对象 ( 4)应用统计软件来处理数据信息 ( 5 )选择通过各种检验的线性模型 (6)写出相应的实验报告,并对结果进行分析 五、设计细则 ( 1 )搜集数据阶段,数据不能过于繁杂,也不能太少; (2)做课程设计前,认真看书和笔记,及平时的实验报告,掌握丰富的理论; ( 3)有耐心,不紧不慢;要细心,一丝不苟; ( 4)写报告书时,语言简洁易懂又不失完整,尤其操作过程要正确完整,要 清楚明了。分析结果要正确与实际问题背景相符。 六、说明 (1)书写报告时,有些特殊的数学符号需要利用Mathtype (公式编辑器)这款小软件进行编辑; (2)有些spss输出表格不整齐,需要导出在Excel中,然后在复制到word文 档里; ( 3) 认真仔细的完成课程设计

课程设计任务书

设计名称:研究货运总量y (万吨)与工业总产值x1 (亿元)、农业总产值 x2(亿元)、居民非商品支出x3 (亿元)的关系 日期:2011年11月13日 (1)设计内容:研究货运总量y (万吨)与工业总产值x1 (亿元)、农业总产值)x3 数据见表如下: x2( 2)求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程; (3)对所求的得方程做拟合优度检验; (4)对回归方程做显著性检验; (5)对每一个回归系数做显著性检验; (6)如果有的回归系数没有通过显著性检验,将其剔除,重新建立回归方程,再作回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验; (7)求出每一个回归系数的置信水平为95%的置信区间; 8)求标准化方程; 设计目的与要求: 目的:(1)巩固课本上学到的知识,提高处理实际问题的能力; (2)掌握对多元线性回归问题的模型选择; (3)对软件输出的结果要学会分析 要求:(1)熟练使用SPSS软件对回归数据进行模型拟合; (2)认真独立完成 设计环境或器材、原理与说明: 设计环境和器材:计算机,Mini tab软件,课本,笔记 设计原理与说明: (1)多元回归分析中,检验回归系数是否为0的时候,先用F检验,考虑整体回归系数,再对每个系数是否为零进行t检验 (2)t检验:

(实验2)多元回归分析实验报告

陕西科技大学实验报告 课 程: 数理金融 实验日期: 2014 年 5 月 22 日 班 级: 数学112 交报告日期: 2013 年 5 月 23 日 姓 名: 常海琴 报告退发: (订正、重做) 学 号: 201112010101 教 师: 刘利明 实验名称: 多元回归分析 一、实验预习: 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求: 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准;并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程:(实验步骤、原理和实验数据记录等) 软件:Eviews3.1 数据:给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理:最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录: 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系

陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结:(实验数据处理和实验结果讨论等) 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性,无偏特性,有效性。-R =0.9629基本上接近于1,拟合效果较好。

高二数学《1.1回归分析的基本思想及其初步应用》教案 文

第一章统计案例 1.1回归分析的基本思想及其初步应用(一) 第一课时 教学要求: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. 指数和残差分析. 教学难点:解释残差变量的含义,了解偏差平方和分解的思想. 教学过程: 一、复习准备: 1. 提问:“名师出高徒”这句彦语的意思是什么?有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗?这两者之间是否有关? 2. 复习:函数关系是一种确定性关系,而相关关系是一种非确定性关系. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,其步骤:收集数据→作散点图→求回归直线方程→利用方程进行预报. 二、讲授新课: 1. 教学例题: ①例1从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重数据如下表所示: 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 165 165 157 170 175 165 155 170 身高 /cm 体重 48 57 50 54 64 61 43 59 /kg 求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程,并预报一名身高为172cm的女大学生的体重. (分析思路→教师演示→学生整理) 第一步:作散点图第二步:求回归方程第三步:代值计算 ②提问:身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗? 不一定,但一般可以认为她的体重在60.316kg左右. ③解释线性回归模型与一次函数的不同 事实上,观察上述散点图,我们可以发现女大学生的体重y和身高x之间的关系并不能用一=+来严格刻画(因为所有的样本点不共线,所以线性模型只能近似地刻画身次函数y bx a 高和体重的关系). 在数据表中身高为165cm的3名女大学生的体重分别为48kg、57kg和61kg,如果能用一次函数来描述体重与身高的关系,那么身高为165cm的3名女在学生的体重应相同. 这就说明体重不仅受身高的影响还受其他因素的影响,把这种影响的结果e(即 =++,其中残差残差变量或随机变量)引入到线性函数模型中,得到线性回归模型y bx a e 变量e中包含体重不能由身高的线性函数解释的所有部分. 当残差变量恒等于0时,线性回归模型就变成一次函数模型. 因此,一次函数模型是线性回归模型的特殊形式,线性回归模型是一次函数模型的一般形式. 2. 相关系数:相关系数的绝对值越接近于1,两个变量的线性相关关系越强,它们的散点图越接近一条直线,这时用线性回归模型拟合这组数据就越好,此时建立的线性回归模型是有意义. 3. 小结:求线性回归方程的步骤、线性回归模型与一次函数的不同. 备课人:张颖岳新霞王莉

《1.1回归分析的基本思想及其初步应用二》教学案

1.1回归分析的基本思想及其初步应用(二) 教学要求: 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. 教学重点: 了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和. 教学难点: 了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和. 教学过程: 一、复习准备: 1.由例1知,预报变量(体重)的值受解释变量(身高)或随机误差的影响. 2.为了刻画预报变量(体重)的变化在多大程度上与解释变量(身高)有关?在多大程度上与随机误差有关?我们引入了评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和. 二、讲授新课: 1.教学总偏差平方和、残差平方和、回归平方和: (1)总偏差平方和:所有单个样本值与样本均值差的平方和,即. 残差平方和:回归值与样本值差的平方和,即. 回归平方和:相应回归值与样本均值差的平方和,即. (2)学习要领:①注意、、的区别;②预报变量的变化程度可以分解为由解释变量引起的变化程度与残差变量的变化程度之和,即 ;③当总偏差平方和相对固定时,残差平方和越小,则回归平方和越大,此时模型的拟合效果越好;④对于多个不同的模型,我们还可以 引入相关指数来刻画回归的效果,它表示解释变量对预报变量变化的 贡献率.的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型拟合的效果越好. 2.教学例题: 例2关于与有如下数据: 2 1 ()n i i SST y y ==-∑μ2 1 ()n i i i SSE y y ==-∑μ 21()n i i SSR y y ==-∑i y μ i y y μ μ2 221 1 1 ()()()n n n i i i i i i i y y y y y y ===-=-+-∑∑∑μ2 2 12 1 ()1() n i i i n i i y y R y y ==-=- -∑∑2R x Y

一元线性回归分析实验报告

一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 :

一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系? 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少?

12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限

回归分析课程设计(最终版)

回归分析课程设计 (题目) (副标题) 指导教师 学院名称专业名称 设计提交日期年月

目录 1.课程设计简述-------------------------------------------------------2 2.多元线性回归-------------------------------------------------------3 3.违背基本假设的情况------------------------------------------------5 3.1 异方差性-------------------------------------------------------5 3.2 自相关性-------------------------------------------------------6 3.3 异常值检验-----------------------------------------------------6 4.自变量的选择与逐步回归--------------------------------------------7 4.1 所有子集回归---------------------------------------------------7 4.2 逐步回归--------------------------------------------------------8 5.多重共线性的情形及其处理-----------------------------------------10 5.1 多重共线性诊断------------------------------------------------10 5.2 消除多重共线性------------------------------------------------11 6.岭回归--------------------------------------------------------------12 7.主成分回归----------------------------------------------------------14 8.含定性变量的回归模型------------------------------------------------ 9.附录(程序代码)-----------------------------------------------------

应用回归分析电子教案

应用回归分析论文

贵州民族大学 实用回归分析论文 (GuizhouMinzu University) 论文题目:影响谷物的因素分析 年级:2014级 班级:应用统计班 小组成员: 姓名:黄邦秀学号:201410100318 序号:4 姓名:王远学号:201410100314 序号:26 姓名:陈江倩学号:201410100326 序号:11 姓名:吴堂礼学号: 时间:2016.12.06

目录 摘要:在实际问题的研究中,经常需要研究某一些现象与影响它的某一最主要因素的关系,如影响谷物产量的因素非常多。本文采用多元线性回归分析方法,以1994—2014年中国谷物产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国谷物生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国谷物生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高谷物产量、促进谷物生产,首先应该提供一套促进谷物生产的政策措施,提高谷物种植效益,增加谷物收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国谷物生产能力和生产稳定性。 (4) 关键词:谷物产量影响因素多元线性回归分析 (4) 一、问题的提出 (5) 二、多元线性回归模型的基假设 (5) 三、收集整理统计数据 (6) 3.1数据的收集 (6) 3.2确定理论回归模型的数学形式 (7) 四、模型参数的估计、模型的检验与修改 (8) 4.1 SPSS软件运用 (8) 4.2 用SPSS软件,得到相关系数矩阵表 (10) 4.3 回归方程的显著性检验 (11) 4.4利用逐步回归法进行修正 (12) 4.5 DW检验法 (13) 五、结果分析 (14) 六、建议 (14) 七、参考文献 (15)

应用回归课程教学设计

应用回归分析 课程设计报告 课程:应用回归分析 题目:人均可支配收入的分析年级:11金统 专业:金融统计 学号: 姓名: 指导教师: 徐州师范大学 数学科学学院

基于多元线性回归模型对我国城镇居民家 庭人均可支配收入的分析 摘要:收入分配和消费结构都是国民经济的重要课题居民消费的主要来源 是居民收入而消费又是拉动经济增长的重要因素。本文将通过多远统计分析方法对我国各地区城镇居民收入的现状进行分析。通过分析找出我国城镇居民收入特点及其中存在的不足。城镇居民可支配收入是检验我国社会主义现代化进程的一个标准。本文根据我国城镇居民家庭人均可支配收入为研究对象,选取可能影响我国城镇居民家庭人均可支配收入的城乡居民储蓄存款年底余额、城乡居民储蓄存款年增加额、国民总收入、职工基本就业情况、城镇居民家庭恩格尔系数(%)5个因素,运用多元线性回归分析建立模型,先运用普通最小二乘估计求回归系数再对方程进行异方差、自相关、和多重共线性诊断,用迭代法消除了自变量之间的自相关。对于多重共线性问题,先是用逐步回归和剔除变量的方法,最终转变为用方差扩大因子法城乡居民储蓄存款年增加额剔除城镇居民家庭恩格尔系数(%) 解决多重共线性,建立最终回归方程 432108.0039.0012.0470.5305x x x y +++-=∧ 标准化回归方程 ** 3*24108.0863.0031.0x x x y ++=∧ 以其探究最后进入回归方程的几个变量在影响城镇居民收入孰轻孰重,达到学习与生活结合的效果。分析出影响城镇居民收入的主要原因,并对模型联系实际进行分析,以供国家进行决策做参考。 关键词:多元线性回归 异方差 自相关 多重共线性 逐步回归 方差扩 大因子 (一)引言: 改革开放以来我国的国民经济增长迅速居民的收入水平也大幅提高但居

回归分析课程设计

课程设计报告 课程名称应用回归分析 实验学期2010 年至2011 年第二学期所在学院理学院年级专业班级 学生姓名学号自评成绩教师评成绩 学生姓名学号自评成绩教师评成绩 学生姓名学号自评成绩教师评成绩 学生姓名学号自评成绩教师评成绩 学生姓名学号自评成绩教师评成绩指导教师

目录 1.前言 (3) 2.问题简述 (3) 3.多元线性回归 (4) 4.违背基本假设情况 (7) 4.1 多元加权最小二乘估计 (7) 4.2 自相关性问题及其处理 (8) 5.自变量选择与逐步回归 (12) 5.1 所有子集回归 (12) 5.1.1 最优R a2法 (12) 5.1.2 最优C p法 (12) 5.2 逐步回归 (13) 5.2.1 前进法 (13) 5.2.2 后退法 (14) 5.2.3 逐步回归法 (17) 6.多重共线性的情形及其处理 (18) 6.1 多重共线性的诊断 (18) 6.1.1 方差扩大因子法 (18) 6.1.2 特征根判定法 (19) 6.2消除多重共线性 (19) 6.3 主成分回归 (23) 7.岭回归 (24) 8.含定性变量的回归模型 (28) 8.1自变量中含有定性变量的回归模型的应用 (28) 8.2 Logistic回归模型 (34) 8.3 Probit回归模型 (35) 9. 总结 (36)

1.前言 本文以“汽车耗油量消耗因素”的数据为载体,在SPSS软件环境下,验证及梳理了《应用回归分析》中的数据分析方法和实验原理。本文主要利用了多元线性回归、最小二乘法估计、逐步回归、多重共线性诊断及消除、岭回归分析、定性变量回归等一系列的方法对数据进行处理,通过在实践中学习、学习中相互促进讨论,达到加深学生对《应用回归分析》的理解,提高学生对相关统计软件的应用能力的效果。 2.问题简述 为研究决定汽车的汽油消耗的因素,收集了30种型号的汽车数据。其中包括每辆汽车的汽油消耗量(Y),以英里/加仑为单位,以及另外11个反映物理、机械特征的变量,如下表中数据的来源是1975年的Motor Trend杂志,变量的定义在表1中给出。 表1 变量定义 变量定义 Y 英里/加仑 X1 排气量(立方英寸) X2 马力 X3 扭矩(英尺.磅) X4 压缩比 X5 后轴动力比 X6 化油器(筒形) X7 变速档数 X8 整体长度(英寸) X9 宽度(英寸) X10 重量(磅) X11 传动类型(1=自动,0=手动)

线性回归分析教案

线性回归分析 管理中经常要研究变量与变量之间的关系,并据以做出决策。前面介绍的检验可以确定两个变量之间是否存在着某种统计关系,但是如果检验说明两个变量之间存在着某种关系,我们还是不能说明它们之间究竟存在什么样的关系。 本章介绍的回归分析能够确定两个变量之间的具体关系和这种关系的强度。回归分析以对一种变量同其他变量相互关系的过去的观察值为基础,并在某种精确度下,预测未知变量的值。 社会经济现象中的许多变量之间存在着因果关系。这些变量之间的关系一般可以分为两类:一类是变量之间存在着完全确定的关系,即一个变量能被一个或若干个其他变量按某种规律唯一地确定,例如,在价格P确定的条件下,销售收入Y与所销售的产品数量之间的关系就是一种确定性的关系:Y=P·X。另一类是变量之间存在着某种程度的不确定关系。例如,粮食产量与施肥量之间的关系就属于这种关系。一般地说,施肥多产量就高,但是,即使是在相邻的地块,采用同样的种子,施相同的肥料,粮食产量仍会有所差异。统计上我们把这种不确定关系称为相关关系。 确定性关系和相关关系之间往往没有严格的界限。由于测量误差等原因,确定性关系在实际中往往通过相关关系表现出来;另一方面,通过对事物内部发展变化规律的更深刻的认识,相关关系又可能转化为确定性关系。 两个相关的变量之间的相关关系尽管是不确定的,但是我们可以通过对现象的不断观察,探索出它们之间的统计规律性。对这类统计规律性的研究就称为回归分析。回归分析研究的主要内容有:确定变量之间的相关关系和相关程度,建立回归模型,检验变量之间的相关程度,应用回归模型进行估计和预测等。 第一节一元线性回归分析 一、问题的由来和一元线性回归模型 例7-1。某地区的人均月收入与同期某种耐用消费品的销售额之间的统计资料如表7-1所示。现要求确定两者之间是否存在相关关系。 表7-1 年份1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 人均收入 1.6 1.8 2.3 3.0 3.4 3.8 4.5 4.8 5.2 5.4 销售额(百万元) 4.7 5.9 7.0 8.2 10.5 12 13 13.5 14 15 如果作一直角坐标系,以人均收入x i为横轴,销售额y i为纵轴,把表7-1中的数据画在这个坐标系上, 我们可以看出两者的变化有近似于直线的关系,因此,可以用一元线性回归方程,以人均收入为自变量,以销售额为因变量来描述它们之间的关系。即: y i =a+b x i+e i() i n =12,,,

高中数学选修2-3公开课教案3.1回归分析的基本思想及其初步应用

第三章、统计案例 3.1回归分析的基本思想及其初步应用 (共计4课时) 授课类型:新授课 一、教学内容与教学对象分析 学生将在必修课程学习统计的基础上,通过对典型案例的讨论,了解和使用一些常用的统计方法,进一步体会运用统计方法解决实际问题的基本思想,认识统计方法在决策中的作用。 二、学习目标 1、知识与技能 通过本节的学习,了解回归分析的基本思想,会对两个变量进行回归分析,明确建立回归模型的基本步骤,并对具体问题进行回归分析,解决实际应用问题。 2、过程与方法 本节的学习,应该让学生通过实际问题去理解回归分析的必要性,明确回归分析的基本思想,从散点图中点的分布上我们发现直接求回归直线方程存在明显的不足,从中引导学生去发现解决问题的新思路—进行回归分析,进而介绍残差分析的方法和利用R 的平方来表示解释变量对于预报变量变化的贡献率,从中选择较为合理的回归方程,最后是建立回归模型基本步骤。 3、情感、态度与价值观 通过本节课的学习,首先让显示了解回归分析的必要性和回归分析的基本思想,明确回归分析的基本方法和基本步骤,培养我们利用整体的观点和互相联系的观点,来分析问题,进一步加强数学的应用意识,培养学生学好数学、用好数学的信心。加强与现实生活的联系,以科学的态度评价两个变量的相关系。教学中适当地增加学生合作与交流的机会,多从实际生活中找出例子,使学生在学习的同时。体会与他人合作的重要性,理解处理问题的方法与结论的联系,形成实事求是的严谨的治学态度和锲而不舍的求学精神。培养学生运用所学知识,解决实际问题的能力。 三、教学重点、难点 教学重点:熟练掌握回归分析的步骤;各相关指数、建立回归模型的步骤;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。 教学难点:求回归系数 a , b ;相关指数的计算、残差分析;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。 四、教学策略: 教学方法:诱思探究教学法 学习方法:自主探究、观察发现、合作交流、归纳总结。 教学手段:多媒体辅助教学 五、教学过程: (一)、复习引入:回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法。 (二)、新课: 探究:对于一组具有线性相关关系的数据: (11,x y ) , (22,x y ) ,…, (,n n x y ),

《香港和澳门回归》教学设计

课题:香港和澳门的回归 一、教学内容分析 本课是人教版社八年级下册第四单元第12课。主要内容是一国两制构想以及香港澳门回归的史实和意义。香港和澳门的顺利回归说明了一国两制政策的正确性,为最终实现祖国的统一,实现台湾的回归提供了一个成功的范例。同时也说明中国开始强大起来,能够解决历史遗留问题。通过本科学习能有效激发学生的爱国主义情感和民族自豪感。 二、教学目标 (1)知识与技能: 通过对教材中的“香港回归的倒计时牌等图片的识读,深刻体会香港、澳门与祖国大家庭的血缘关系所铸就的爱国情感;通过香港和澳门的回归,使学生进一步认识只有在坚持中国共产党领导的前提下,中国人民才可能真正走上独立自主发展的道路,中国才可能真正地实现香港和澳门的回归;最终实现台湾的回归。 (2)过程与方法 ①利用多媒体播放相关地图,向学生展示香港和澳门被殖民者侵占的过程,让学生形成直观印象,培养学生识记历史的基本能力。 ②通过组织学生合作学习、探究讨论,帮助他们养成分析问题、归纳问题、解决问题的初步能力。 (3)情感态度与价值观

①通过本课的学习,使学生了解和掌握以下基础知识:香港和澳门问题的由来;“一国两制的提出和含义;香港和澳门回归的时间及意义;了解香港和澳门区旗、区徽及含义;主权的含义。 ②通过引导学生分析“一国两制的伟大构想和香港澳门回归的历史意义,培养学生的综合分析能力;通过引导学生回忆学习过的内容,总结出香港和澳门问题的由来,培养学生初步的历史归纳的 能力。 三、学生特征分析 通过课前问卷,我了解到学生指导香港与澳门回归这一史实,但只限于这一点,有部分同学知道时间。本班同学喜欢在老师的组织下积极开展历史探究活动。 四、教学策略选择与设计 本课总的教学策略是启发引导学生探究学习内容:充分利用地图册以及音乐、视频资料,用多种方式使学生靠近并了解历史;在教材处理上,采用问题教学法,设计一系列的问题,逻辑推理,层层推进,使学生通过合作学习、探究讨论理解掌握课堂内容,提高综合能力。 五、教学重点及难点教学重点: “一国两制构想的基本含义 教学难点:香港和澳门回归的历史意义 六、教学过程 设计意图导入: ㈠、播放歌曲《七子之歌》

回归分析实验报告

实验报告 实验课程:[信息分析] 专业:[信息管理与信息系统] 班级:[ ] 学生姓名:[ ] 指导教师:[请输入姓名] 完成时间:2013年6月28日

一.实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析,主要功能是处理两个变量之间的线性关系,建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二.实验环境 实验室308教室 三.实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书,新建excel表 2.打开SPSS,将数据输入。 3.调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令,打开线性回归对话框,指定因变量(工业GDP比重)和自变量(工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重),以及回归方式;逐步回归(图1)

图1 线性对话框 4.在统计栏中,选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等,选择Duribin-watson以进行DW检验;选择模型拟合度输出拟合优度统计量值,如R^2、F统计量值等(图2)。 图2 统计量栏

5.在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图,以标准化预测值为纵坐标,标准化残差值为横坐标,绘制残差与Y的预测值的散点图,检验误差变量的方差是否为常数(图3)。 图3 绘制栏 6.提交分析,并在输出窗口中查看结果,以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型,模型1先将与因变量(销售收入)线性关系的自变量地区人口引入模型,建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量,表1中模型2表明将自变量人均收入引入,建立二元线性回归模型,可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。

回归分析教学设计.doc

回归分析教学设计 引言:新一轮课程改革要求我们在教育教学的过程当中要着力落实“以生为本”的教学理念。所谓“以生为本”就是以学生的发展为本,关注学生的思维能力的发展,动手能力的发展及应用意识的发展。为此,讲授本节课之前,我做了如下的准备: 一、教学内容分析及学情分析: (一)教学内容分析: 《回归分析》是高中数学人教B版选修2—3第三章《统计案例》的第二节内容,本节是中学阶段统计学的完结篇。其内容与第一节《独立性检验》及必修3中的统计知识均有着密切的联系。它是必修3中回归直线方程知识的加深和升华,也是对第一节《独立性检验》中统计方法的补充c其实,统计学发展到今天己经有许多较成熟的统计方法,独立性检验和回归分析只是其中的两种方法。教材把一个个的案例直接呈现在学生面前,通过探究案例,解决问题,使学生们了解这两种统计方法的基本思想、解题步骤及其初步应用。 在统计案例的教学中,应培养学生对数据的直观感觉,认识统计方法的特点(如估计结果的随机性、统计推断可能犯错误等),体会统计方法应用的广泛性,理解其方法中蕴涵的思想。避免学生单纯记忆和机械套用公式进行计算。教学中应鼓励学生使用计算机及统计软件等现代技术手段来处理数据,解决实际问题。应尽量给学生提供充分的实践活动机会,要求学生在实践中体会统计思想。学习本节课后高中阶段的统计学知识全部学完,学生应该能够独立地分析简单的统计数据,能够独立完成简单的统计分析问题。这种能力既是到高校继续深造的需要,更是作为新时代合格公民的必备素质。 (二)学情分析 1、在学习本节课之前,学生已经在初中及高中数学人教B版必修3第二章中初步掌握了统计学的相关知识,特别是已经掌握了线性相关的回归直线方程的求法,能够通过对散点图的观察发现较直观的线性相关关系并求出其回归直线方程。 2、高二学生的自主学习能力和探究能力都很强,特别在学习了本章《统计案例》第一节的独立性检验的统计思想之后,初步掌握了统计分析的思想方法,这都为本节课教学奠定了坚实的基础° 3、学生学习本节内容可能遇到的困难:(1)求回归直线方程时计算量大。(2)对相关系数的理解。(3)对转化与化归的思想方法的运用。(4)对统计学应用背景的了解程度不深。 4、根据学生乐于亲身参与教学的特点本节课我采用了设疑探窕教学模式:引入情境- 启发质疑-互动探究-应用评价。让学生充分参与课堂活动,在实践中体会统计思想,充分体现出学生的主体地位。 二、教学目标: 依据新课程标准和学生的知识结构与认知水平,确定本节课的教学目标为:

实用回归分析教学大纲

《实用回归分析》教学大纲 授课专业:统计学学时:56 学分:3.5 课程性质 本课程是统计专业的一门专业必修课,该课程主要介绍了回归分析的主要方法和思想,这些方法在经济、管理、医学、生物、社会学等各个领域得到了广泛的应用。 教学目的 通过本课程的学习,让学生会应用回归分析中的诸多方法进行数据分析和建模,通过和不同的学科知识相结合,对所考虑具体问题给出合理的推断。帮助学生获得回归分析的基本知识,掌握基本应用技能,了解本学科的特点和发展前沿。让学生在接受知识熏陶的同时,思维能力得以加强,数学修养得以提高。引导学生既重视理论知识又重视实际应用,努力把他们培养成复合型实用人才。 教学内容 了解建立实际问题回归模型的过程,掌握一元线性回归、多元线性回归模型的参数估计和回归方差的显著性检验,了解异常值和强影响值,掌握异方差性的诊断、自相关性的诊断、多重共线性的诊断和它们的建模处理;理解逐步回归和飞线性回归,会分析模型的结果和进行上机操作。 教学时数分配 56学时含实验8学时。 教学48学时 第一章2学时第二章4学时第三章8学时第四章8学时 第五章8学时第六章4学时第七章4学时第八章4学时 第九章4学时第十章4学时 实验教学8学时

根据实验操作结果、实验报告和实验考勤等方面,给出该课程的实验成绩,计入该课程的总成绩中。实验成绩占总成绩的20%。 实验指导书及主要参考书: (一) 何晓群编著,《实用回归分析》,高等教育出版社,2005年8月 。 教学方式 教学以课内讲授为主,配合计算机和专门软件上机演示和操作等多种教学形式。 第一章 统计学基础 教教学学要要求求 了解统计数据的整理和描述、几种重要的概率分布,掌握假设检验和参数估计。 教教学学要要点点 1、几种重要的概率分布 2、假设检验 3、 参数估计 第二章 回归分析概述 教教学学要要求求 了解和理解变量间的相关关系、回归方差和回归名称的由来,理解回归分析的主要内容及其一般模型,掌握建立实际问题回归模型的过程。 教教学学要要点点 1、变量间的相关关系 2、回归方差和回归名称的由来 3、回归分析的主要内容及其一般模型 4、建立实际问题回归模型的过程 第三章 一元线性回归 教教学学要要求求 了解一元线性回归模型的特点和基本假设,掌握回归模型的参数估计,理解最小二乘

香港和澳门的回归教学设计

第12课香港和澳门的回归 教学目标 知识目标:1.掌握“一国两制”的伟大构想。2.掌握香港和澳门的回归祖国。 能力目标:1.通过指导学生总结一国两制构想的形成过程,培养学生归纳问题的能力。 2.通过引导学生回忆香港和澳门问题的由来,培养学生整体把握历史问题的能力。 情感目标:1.中国共产党提出和平统一“一国两制”的方针,代表了包括台湾、香港、澳门同胞在内的全中国人民的利益,反映了中国共产党爱国为民的立场和路线。 2.“一国两制”是在争取祖国完全统一的长期实践中形成的,是建立在对中国历史和现实科学分析的基础上作出的重大决策,是实事求是的产物,是邓小平建设有中国特色社会主义理论的重要组成部分。 3.“一国两制”伟大构想的提出和香港回归祖国,充分表现出邓小平的创造精神、宏伟气魄和非凡智慧。 4.香港和澳门回归是因为中国共产党领导下的社会主义祖国已发展成为强有力的国家,祖国的强大是实现统一的有力保障。香港和澳门回归,洗雪了中华民族遭受帝国主义侵略和欺凌的百年屈辱,也必将开创祖国内地和香港及澳门共同繁荣发展的新未来。 教学重点:通过了解香港和澳门回归的史实,认识到“一国两制”构想是推进祖国和平统一大业的基本方针。 教学难点:对“一国两制”深刻内涵的理解。 教学方法 1、多媒体辅助教学法 2、情景教学法 3、启发式教学法 教学过程 导入新课 播放多媒体片断:“你可知‘妈港’不是我的真名姓?我离开你的襁褓太久了,母亲!但是他们掳去的是我的肉体,你依然保管着我内心的灵魂。三百年来梦寐不忘的生母啊!请叫儿的乳名,叫我一声‘澳门’!母亲,我要回来,母亲!……”通过简单介绍闻一多先生的《七子之歌》导入新课。 新课探究 历史 教师出示:香港、澳门区域图 教师:请同学们结合已学过的知识,想一想香港问题的由来? 学生:1841年英军占领香港岛。(教师出示右图)1842年英国强迫清政府签订了中英《南京条约》,割占香港岛。1856年-1860年的第二次鸦片战争,英国强迫清政府签定中英《北京条约》,割九龙司地方一区。1898年,英国又强迫清政府签订了《中英展拓香港界址专条》,强行租借“新界”地区99年,从而实现了对整个香港地区的占领。 教师:接下来请同学们想一想澳门问题的由来? 学生:澳门历来是中国领土。1535年,葡萄牙人贿赂广东地方官吏,取得在澳门码头停靠船舶和进行贸易的权利。1553年,葡人以曝晒水浸货物为由上岸居住,并于1557年起在澳门定居。鸦片战争后,葡于1851年和1864年先后侵占凼仔岛和路环岛。1887年葡迫使清

一元回归分析实验报告

实验报告 实验目的: 1.构建一元及多元回归模型,并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容: 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析,根据下表(表一)提供的数据进行模型设定,假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤: 1.模型设定: 为分析实际通货膨胀率(Y)分别和失业率(X2)、预期通货膨胀率(X3)之间的关系,作出如下图所示的散点图。 图一

从上示散点图可以看出实际通货膨胀率(Y)分别和失业率(X2)不呈线性关系,与预期通货膨胀率(X3)大体呈现为线性关系,为分析实际通货膨胀率(Y)分别和失业率(X2)、预期通货膨胀率(X3)之间的数量关系,可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型:

1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2.估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”,按回车,对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ (1.626284)(0.228633) ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13

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