线性回归分析PPT学习教案.pptx

Contents
01 回归(huíguī)分析的起源
02 回归分析(fēnxī)的概念
内 容
03 回归(huíguī)分析的应用
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01-01
回归(h的关系可以(kěyǐ)用一个数学模型来模拟时，我们用决定系数（R2）判定数学模型拟合效果的好坏。
在数学上，决定系数 （y是实际值，y′是模拟值）。
决定系数R2越接近于1，说明数学模型的模拟效果越好。
回归分析(fēnxī)的概念
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01-03
利用Excel回归分析工具进行回归分析
一元线性回归
如果在回归分析中只包括一个因变量和一个自变量，且二者的关系可用函数y=kx+b来模拟，这种回归分析称为(chēnɡ wéi)一元线性回归分析。
y=kx+b
y 因变量
x 自变量
k 回归系数，回归直线的斜率
b 常数项，回归直线在纵坐标轴上的截距
回归分析(fēnxī)的应用
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01-03
案例分析：李明应该(yīnggāi)怎么做？（上）
回归(huíguī)分析的应用
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例1：李明想开一家社区超市，前期去了很多小区做实地调查。经调研得到小区超市的年销售额（百万元）与小区常住人口数（万人）的数据资料如表所示，请对超市的年销售额与小区常住人口数进行(jìnxíng)回归分析，帮助李明进行(jìnxíng)选址决策。
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01-03
案例(àn lì)分析：
表：小区超市的年销售额（百万元）与小区常住人口数（万人）统计表
回归(huíguī)分析的应用
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分析(fēnxī)步骤：(一)
回归分析(fēnxī)的应用
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01-03
反映模型的拟合度
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分析(fēnxī)步骤：（二）
回归(huíguī)分析的应用
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01-03
分析步骤：（三）
一元线性回归(huíguī) y=kx+b
第三组数据的第1个数据（）是回归(huíguī)直线的截距b，第2个数据（）也叫回归(huíguī)系数，其实就是回归(huíguī)直线的斜率k。
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回归(huíguī)分析的应用
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01-03
多元线性回归
如果在回归分析中包括(bāokuò)一个因变量和多个自变量，且因变量和自变量的关系可用函数y=k1x1+k2x2+…+knxn+b来模拟，这种回归分析称为多元线性回归分析。
事实上，一种现象常常与多个因素相关，所以，由多个自变量的最优组合来估计和预测因变量，比只用一个自变量进行估计和预测更有效、更有实际意义。
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回归(huíguī)分析的应用
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01-03
案例(àn lì)分析：李明应该怎么做？（下）
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例2：用多元回归分析法分析上一案例(àn lì)中超市的销量与超市的面积大小、促销费用、所在地理位置的关系，并根据回归方程预测一家在二类地段、面积为1000平方米、月促销费5万元的超市月销售额将会是多少。
回归(huíguī)分析的应用
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01-03
多元(duō yuán)线性回归分析步骤：
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回归(huíguī)分析的应用
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第十六页，共27页。
01-03
多元线性回归分析(fēnxī)步骤：
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回归(huíguī)分析的应用
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第十七页，共27页。
01-03
利用Excel散点图和趋势(qūshì)线进行回归分析
“先插入散点图，再添加趋势(qūshì)线”的方法求趋势(qūshì)线方程、相关系数和决定系数，最后根据决定系数的大小判定模拟效果的好坏，并根据趋势(qūshì)线方程做数据预测。
例5：利用散点图求上一案例中“超市年销售额”和“小区人数”的回归方程，“超市年销售额”为因变量y，“小区人数”为自变量x。
（1）插入散点图
（2）添加趋势(qūshì)线
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回归(huíguī)分析的应用
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01-03
制作散点图和趋势线进行回归(huígu