第一节多元线性回归分析 第二节复相关分析 第三节偏相关分析 第四节多项式回归

一、目的要求 1.掌握多重线性回归的意义及用途； 2.掌握多重线性回归与相关的有关指标的含义。 3.熟悉多重相关与回归分析的基本原理和方法。 4.了解多重共线性的概念及其对回归分析结果的影响

一、目的要求 1.掌握多重线性回归的意义及用途； 2.掌握多重线性回归与相关的有关指标的含义。 3.熟悉多重相关与回归分析的基本原理和方法。 4.了解多重共线性的概念及其对回归分析结果的影响

第一节 多元线性回归模型 第二节 参数估计 第三节 回归拟合度评价和决定系数 第四节 统计推断和预测

9.1 简单线性相关分析 9.2 一元线性回归分析 9.3 多元线性回归与复相关分析 9.4 变量间非线性关系的回归

11.1 变量间关系的度量 11.2 一元线性回归 11.3 利用回归方程进行估计和预测 11.4 残差分析

§11.1变量间关系的度量 §11.2一元线性回归 §11.3利用回归方程进行估计和预测 §11.4残差分析

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

三、多元线性回归分析 (一)模型p50 预报对象Y,m个预报因子x,(i=12m)建立它们之间的相关关系得到多元线性回归方程。如下:(4-18)