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 *第五节 通径分析

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学 领域中,此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的 含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说 明这种依存变化的数学关系

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。在医学领 域中，此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量 有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系

一、前言 回归分析的目的 设法找出变量间的依存(数量)关系,用函数关系 式表达出来

本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

(1)Y对x的线性回归方程; (2)解释回归系数的含义; (3)对所求回归方程作显著性检验; (4)对人均年生产总值3000美元时预测人均年耗能量的范围(a=0.05)

1. 回归模型、回归方程、估计的回归方程 2. 回归方程的拟合优度 3. 回归方程的显著性检验 4. 多重共线性问题及其处理 5. 利用回归方程进行估计和预测 6. 虚拟自变量的回归问题 7. 用 Excel 进行回归分析

元线性回归分析估计两个变量的关 系 其中一个变量作为响应变量或输出变量 (y)o 另一个变量作为预测变量或解释变量 有时两个变量中哪一个是响应变量(例 如高度和重量)是不好区分的。在这种 情况下,可能会使用相关分析

一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高