试验设计与数据处理(第三版)李云雁 第4章 回归分析
29页1、第4章 试验数据的回归分析,4.1 基本概念,(1) 相互关系 确定性关系 : 变量之间存在着严格的函数关系 相关关系 : 变量之间近似存在某种函数关系 (2) 回归分析(regression analysis) 处理变量之间相关关系的统计方法 确定回归方程:变量之间近似的函数关系式 检验回归方程的显著性 试验结果预测,4.2 一元线性回归分析,4.2.1 一元线性回归方程的建立 (1)最小二乘原理 设有一组试验数据 (如表),若x,y符合线性关系,计算值 与试验值yi不一定相等,与yi之间的偏差称为残差:,a,b回归系数(regression coefficient),回归值/拟合值,由xi代入回归方程计算出的y值。,一元线性回归方程 :,残差平方和 :,残差平方和最小时,回归方程与试验值的拟合程度最好,求残差平方和极小值:,正规方程组(normal equation) :,解正规方程组:,简算法:,4.2.2 一元线性回归效果的检验,(1)相关系数检验法 相关系数(correlation coefficient) : 描述变量x与y的线性相关程度 定义式:,相关系数特点:,1r1
2、r1:x与y有精确的线性关系,r0:x与y负线性相关(negative linear correlation) r0:x与y正线性相关(positive linear correlation),r0时 ,x与y没有线性关系 ,但可能存在其它类型关系 相关系数r越接近1,x与y的线性相关程度越高 试验次数越少 , r越接近1,当 ,说明x与y之间存在显著的线性关系,对于给定的显著性水平,查相关系数临界值rmin,相关系数检验,(2)F检验,离差平方和 总离差平方和:,回归平方和(regression sum of square) :,残差平方和 :,三者关系:,自由度,SST的自由度 :dfTn1 SSR的自由度 :dfR1 SSe的自由度 :dfen2 三者关系: dfT dfR dfe 均方,F检验,F服从自由度为(1,n2)的F分布 给定的显著性水平下 ,查得临界值: F(1,n2) 若F F(1,n2) ,则认为x与y有显著的线性关系,所建立的线性回归方程有意义,方差分析表,4.3 多元线性回归分析,(1)多元线性回归形式 试验指标(因变量)y与m个试验因素(自变量) xj(j=
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