第6講一元線性回歸6.1變量間關系的度量6.2一元線性回歸的估計和檢驗6.3利用回歸方程進行預測學習目標相關關系的分析參數的最小二乘估計回歸直線的擬合優度回歸方程的顯著性檢驗利用回歸方程進行預測用Excel

和SPSS進行回歸回歸分析研究什么？研究某些實際問題時往往涉及到多個變量。在這些變量中，有一個變量是研究中特別關注的，稱為因變量，而其他變量則看成是影響這一變量的因素，稱為自變量假定因變量與自變量之間有某種關系，并把這種關系用適當的數學模型表達出來，那么，就可以利用這一模型根據給定的自變量來預測因變量，這就是回歸要解決的問題在回歸分析中，只涉及一個自變量時稱為一元回歸，涉及多個自變量時則稱為多元回歸。如果因變量與自變量之間是線性關系，則稱為線性回歸(linearregression)；如果因變量與自變量之間是非線性關系則稱為非線性回歸(nonlinearregression)

6.1變量間的關系

6.1.1變量間是什么樣的關系

6.1.2用散點圖描述相關關系

6.1.3用相關系數度量關系強度第6講一元線性回歸怎樣分析變量間的關系？建立回歸模型時，首先需要弄清楚變量之間的關系。分析變量之間的關系需要解決下面的問題變量之間是否存在關系？如果存在，它們之間是什么樣的關系？變量之間的關系強度如何？樣本所反映的變量之間的關系能否代表總體變量之間的關系？6.1.1變量間是什么樣的關系？6.1變量間的關系xy函數關系是一一對應的確定關系設有兩個變量x和y，變量y隨變量x一起變化，并完全依賴于x

，當變量x取某個數值時，

y依確定的關系取相應的值，則稱y是x的函數，記為y=f(x)，其中x稱為自變量，y稱為因變量各觀測點落在一條線上

相關關系

(幾個例子)子女的身高與其父母身高的關系從遺傳學角度看，父母身高較高時，其子女的身高一般也比較高。但實際情況并不完全是這樣，因為子女的身高并不完全是由父母身高一個因素所決定的，還有其他許多因素的影響一個人的收入水平同他受教育程度的關系收入水平相同的人，他們受教育的程度也不可能不同，而受教育程度相同的人，他們的收入水平也往往不同。因為收入水平雖然與受教育程度有關系，但它并不是決定收入的惟一因素，還有職業、工作年限等諸多因素的影響農作物的單位面積產量與降雨量之間的關系在一定條件下，降雨量越多，單位面積產量就越高。但產量并不是由降雨量一個因素決定的，還有施肥量、溫度、管理水平等其他許多因素的影響相關關系

(correlation)一個變量的取值不能由另一個變量唯一確定當變量

x取某個值時，變量y的取值對應著一個分布各觀測點分布在直線周圍

yx6.1.2用散點圖描述相關關系6.1變量間的關系完全負線性相關完全正線性相關散點圖

(scatterdiagram)不相關負線性相關正線性相關非線性相關用散點圖描述變量間的關系

(例題分析)【例】為研究銷售收入與廣告費用支出之間的關系，某醫藥管理部門隨機抽取20家藥品生產企業，得到它們的年銷售收入和廣告費用支出(萬元)的數據如下。繪制散點圖描述銷售收入與廣告費用之間的關系2008年8月散點圖

(銷售收入和廣告費用的散點圖)6.1.3用相關系數度量關系強度6.1變量間的關系相關系數

(correlationcoefficient)度量變量之間線性關系強度的一個統計量若相關系數是根據總體全部數據計算的，稱為總體相關系數，記為若是根據樣本數據計算的，則稱為樣本相關系數，簡稱為相關系數，記為r或R也稱為Pearson相關系數

(Pearson’scorrelationcoefficient)樣本相關系數的計算公式

相關系數的性質性質1：r

的取值范圍是[-1,1]|r|=1，為完全相關r=1，為完全正相關r=-1，為完全負正相關r=0，不存在線性相關關系-1r<0，為負相關0<r1，為正相關|r|越趨于1表示關系越強；|r|越趨于0表示關系越弱相關系數的性質性質2：r具有對稱性。即x與y之間的相關系數和y與x之間的相關系數相等，即rxy=ryx性質3：r數值大小與x和y原點及尺度無關，即改變x和y的數據原點及計量尺度，并不改變r數值大小性質4：僅僅是x與y之間線性關系的一個度量，它不能用于描述非線性關系。這意為著，r=0只表示兩個變量之間不存在線性相關關系，并不說明變量之間沒有任何關系性質5：r雖然是兩個變量之間線性關系的一個度量，卻不一定意味著x與y一定有因果關系相關系數的經驗解釋|r|0.8時，可視為兩個變量之間高度相關0.5|r|<0.8時，可視為中度相關0.3|r|<0.5時，視為低度相關|r|<0.3時，說明兩個變量之間的相關程度極弱，可視為不相關上述解釋必須建立在對相關系數的顯著性進行檢驗的基礎之上相關系數的顯著性檢驗

(檢驗的步驟)1.檢驗兩個變量之間是否存在線性相關關系采用R.A.Fisher提出的t檢驗檢驗的步驟為提出假設：H0：；H1：0計算檢驗的統計量用Excel中的【TDIST】函數得雙尾計算P值，并于顯著性水平比較，并作出決策若P<，拒絕H0相關系數的顯著性檢驗

(例題分析)【例】檢驗銷售收入與廣告費用之間的相關系數是否顯著(0.05)提出假設：H0：；H1：0計算檢驗的統計量3.用Excel中的【TDIST】函數得雙尾P=2.743E-09<0.05，拒絕H0，銷售收入與廣告費用之間的相關系數顯著

6.2一元線性回歸的估計和檢驗

6.2.1一元線性回歸模型

6.2.2參數的最小二乘估計

6.2.3回歸直線的擬合優度

6.2.4顯著性檢驗第6講一元線性回歸6.2.1一元線性回歸模型6.2一元線性回歸的估計和檢驗什么是回歸分析？

(regressionanalysis)重點考察考察一個特定的變量(因變量)，而把其他變量(自變量)看作是影響這一變量的因素，并通過適當的數學模型將變量間的關系表達出來利用樣本數據建立模型的估計方程對模型進行顯著性檢驗進而通過一個或幾個自變量的取值來估計或預測因變量的取值回歸模型的類型一元線性回歸涉及一個自變量的回歸因變量y與自變量x之間為線性關系被預測或被解釋的變量稱為因變量(dependentvariable)，用y表示用來預測或用來解釋因變量的一個或多個變量稱為自變量(independentvariable)，用x表示因變量與自變量之間的關系用一個線性方程來表示一元線性回歸模型

(linearregressionmodel)描述因變量y如何依賴于自變量x和誤差項

的方程稱為回歸模型一元線性回歸模型可表示為

y=b0+b1x+ey是x的線性函數(部分)加上誤差項線性部分反映了由于x的變化而引起的y的變化誤差項

是隨機變量反映了除x和y之間的線性關系之外的隨機因素對y的影響是不能由x和y之間的線性關系所解釋的變異性0和1稱為模型的參數一元線性回歸模型

(基本假定)

因變量x與自變量y之間具有線性關系在重復抽樣中，自變量x的取值是固定的，即假定x是非隨機的誤差項滿足正態性。是一個服從正態分布的隨機變量，且期望值為0，即

~N(0,2)。對于一個給定的x值，y的期望值為E(y)=0+1x方差齊性。對于所有的x值，的方差一個特定的值，方差都相同。獨立性。獨立性意味著對于一個特定的x值，它所對應的ε與其他x值所對應的ε不相關；對于一個特定的x值，它所對應的y值與其他x所對應的y值也不相關總結：零均值；等方差；無自相關；與解釋變量不相關；正態性假定估計的回歸方程

(estimatedregressionequation)總體回歸參數和

是未知的，必須利用樣本數據去估計用樣本統計量

和代替回歸方程中的未知參數和，就得到了估計的回歸方程一元線性回歸中估計的回歸方程為其中：是估計的回歸直線在y

軸上的截距，是直線的斜率，它表示對于一個給定的x

的值，是y

的估計值，也表示x

每變動一個單位時，y的平均變動值

6.2.2參數的最小二乘估計6.2一元線性回歸的估計和檢驗參數的最小二乘估計

(methodofleastsquares)德國科學家KarlGauss(1777—1855)提出用最小化圖中垂直方向的誤差平方和來估計參數

使因變量的觀察值與估計值之間的誤差平方和達到最小來求得和的方法。即用最小二乘法擬合的直線來代表x與y之間的關系與實際數據的誤差比其他任何直線都小KarlGauss的最小化圖xy(xn,yn)(x1,y1)(x2,y2)(xi,yi)ei=yi-yi＾參數的最小二乘估計

(

和的計算公式)

根據最小二乘法，可得求解和的公式如下2008年8月參數的最小二乘估計

(例題分析)【例】求銷售收入與廣告費用的估計回歸方程，并解釋回歸系數的含義2008年8月參數的最小二乘估計

(例題分析)6.2.3回歸直線的擬合優度6.2一元線性回歸的估計和檢驗變差因變量

y的取值是不同的，y取值的這種波動稱為變差。變差來源于兩個方面由于自變量x的取值不同造成的除x以外的其他因素(如x對y的非線性影響、測量誤差等)的影響對一個具體的觀測值來說，變差的大小可以通過該實際觀測值與其均值之差來表示2008年8月誤差分解圖xyy2008年8月誤差平方和的分解

(誤差平方和的關系)

SST=SSR+SSE總平方和(SST){回歸平方和(SSR)殘差平方和(SSE){{誤差平方和的分解

(三個平方和的意義)總平方和(SST—totalsumofsquares)反映因變量的n個觀察值與其均值的總誤差回歸平方和(SSR—sumofsquaresofregression)反映自變量x的變化對因變量y取值變化的影響，或者說，是由于x與y之間的線性關系引起的y的取值變化，也稱為可解釋的平方和殘差平方和(SSE—sumofsquaresoferror)反映除x以外的其他因素對y取值的影響，也稱為不可解釋的平方和或剩余平方和判定系數R2

(coefficientofdetermination)回歸平方和占總誤差平方和的比例反映回歸直線的擬合程度取值范圍在[0,1]之間

R21，說明回歸方程擬合的越好；R20，說明回歸方程擬合的越差決定系數平方根等于相關系數估計標準誤差

(standarderrorofestimate)實際觀察值與回歸估計值誤差平方和的均方根反映實際觀察值在回歸直線周圍的分散狀況對誤差項的標準差的估計，是在排除了x對y的線性影響后，y隨機波動大小的一個估計量反映用估計的回歸方程預測y時預測誤差的大小

計算公式為(n:觀測值的個數；k:自變量的個數)6.2.4顯著性檢驗6.2一元線性回歸的估計和檢驗線性關系的檢驗檢驗自變量與因變量之間的線性關系是否顯著將回歸均方和(MSR)同殘差均方和(MSE)加以比較，應用F檢驗來分析二者之間的差別是否顯著回歸均方和：回歸平方和SSR除以相應的自由度(自變量的個數k)殘差均方和：殘差平方和SSE除以相應的自由度(n-k-1)線性關系的檢驗

(檢驗的步驟)

提出假設H0：1=0線性關系不顯著2.計算檢驗統計量F確定顯著性水平，并根據分子自由度k和分母自由度n-k-1求統計量的F值作出決策：若F>F(臨界值)，拒絕H0。表明兩個變量之間的線性關系顯著回歸系數的檢驗和推斷在一元線性回歸中，等價于線性關系的顯著性檢驗采用t檢驗檢驗x與y之間是否具有線性關系，或者說，檢驗自變量x對因變量y的影響是否顯著理論基礎是回歸系數

的抽樣分布回歸系數的檢驗和推斷

(樣本統計量的分布)

是根據最小二乘法求出的樣本統計量，它有自己的分布的分布具有如下性質分布形式：正態分布數學期望：標準差：由于未知，需用其估計量se來代替得到的估計的標準差回歸系數的檢驗和推斷

(檢驗步驟)

提出假設H0:b1=0(沒有線性關系)H1:b1

0(有線性關系)計算檢驗的統計量

確定顯著性水平，計算出統計量的P值，并做出決策P<，拒絕H0，表明自變量是影響因變量的一個顯著因素回歸系數的檢驗和推斷

(b1和b0的置信區間)

b1在1-置信水平下的置信區間為

b0在1-置信水平下的置信區間為

6.3利用回歸方程進行預測

6.3.1平均值的置信區間

6.3.2個別值的預測區間第6講一元線性回歸區間估計對于自變量

x的一個給定值x0，根據回歸方程得到因變量y的一個估計區間區間估計有兩種類型置信區間估計(confidenceintervalestimate)預測區間估計(predictionintervalestimate)6.3.1平均值的置信區間6.3利用回歸方程進行預測平均值的置信區間利用估計