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回归分析专题PPT学习教案.pptx
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会计学
1
回归分析专题
1
、什么是回
归?
描述“
Y”
与“
X”
关系的
数学方法 - 创
建工序的“模型
”。
Y=b
0
+b
1
x+e
其中:
b
0
为
Y
截距
b
1
为直线斜率
e
为模型的误
差项
2
、为何要使
用回归?
•
寻找潜在的关键少数“
X”
•
预测“
Y”
•
优化“
Y”
•
确定如何设置“
X”
以优化“
Y”
3
、何时使用
回归?
•
筛选被动数据(历史
或基准数据),以
找到潜在的关键
“
X”
危险
!
不要使用被动数据得出最终结论
。还要继续进行
DOE
(试验设计)…记住被
动数据是历史数据
;这种关系当前
可能并不存在。
分析
DOE
(试验设计)的结
果
回归是一种
必须谨慎
使用的强有
力的工具。
回归…寻找“
Y”
与“
X”
关系的方法
第
1
页
/
共
29
页
单变量回归
我们可能对独立
变量(
X
)和响应变量之间的
关系感兴趣。表
示它们之间关系的
散点图可能如下
所示:
假定真正的
关系为:
•
线性关系存在
•
“ b
0
”
(常数)和“
b
1
”
(系数)为固定
、但未知的参数
•
“ X”
为独立变量
•
“ Y”
为观测的响应值
•
“ e”
为误差。常见的误差假设
有:
–
平均值为
0.0
–
不相关
–
正态分布
–
误差不存在型式
的分布
Y
i
Y
= b
o
+ b
1
* X
+ e
i
i
第
2
页
/
共
29
页
·
收集数据
以估
测方程的最
佳方法是什
么?
·
“ b
0
”
和“
b
1
”
的
估测值
是多少?
·
这是否是正
确的
函数
形式
(直线)?
·
关系是否具
有
统计显著
性
(不是偶
然出现)?
·
误差
“
e
i
”
有多大?
与拟合方程相关的问题
有:
第
3
页
/
共
29
页
要使估计的斜率
误差最小
,将观测值
的
1/2
置于“
X”
的下限,将其它
1/2
置于上限,并
使独立变量在广
范
围内
取值。
这适用于
Y
值高度变化、
独立变量的范围
较小、而且它们之
间的关系预期为
直线的情形。
- 1
1
x
y
要确定关系
的形式
(
是直线还是曲线?
),
采用两级以上的
独立变量
。如果数据
高度变化,常
常采用
3
个级别。
- 1
1
x
y
0
最好是以
随机
顺序
收集数据,
而不要以低
值的“
X”
开始然后逐
渐递增 --
另一个随时间
变化的可能
影响工序。
收集数据
第
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