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试验设计与数据处理(第三版)李云雁 第4章 回归分析

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  • 卖家[上传人]:简****9
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    • 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=

      3、1,2,m) 多元线性回归方程:,4.3.1 多元线性回归方程的建立,偏回归系数:,(2)回归系数的确定,根据最小二乘法原理 :求偏差平方和最小时的回归系数 偏差平方和:,根据:,得到正规方程组,正规方程组的解即为回归系数。,4.3.2 多元线性回归方程显著性检验,(1) F检验法 总平方和:,回归平方和:,残差平方和:,F服从自由度为(m,nm1)的分布 给定的显著性水平下 ,若FF(m,nm1 ),则y与x1,x2,xm间有显著的线性关系,方差分析表:,(2)相关系数检验法,复相关系数(multiple correlation coefficient)R : 反映了一个变量y与多个变量( x1,x2,xm )之间线性相关程度 计算式 :,R1时,y与变量x1,x2,xm之间存在严格的线性关系 R0时,y与变量x1,x2,xm之间不存在线性相关关系 当0R1时,变量之间存在一定程度的线性相关关系 RRmin时 ,y与x1,x2,xm之间存在显著的线性关系,R一般取正值 ,0R1,(1) 偏回归系数的F检验,计算每个偏回归系数的偏回归平方和SSj : SSjbj 2Ljj SSj的大小

      4、表示了因素xj对试验指标y影响程度,对应的自由度dfj1,服从自由度为(1,nm1)的F分布,如果若F F(1,nm1 ), ,则说明xj对y的影响是不显著的,这时可将它从回归方程中去掉,变成(m1)元线性方程,4.3.3 因素主次的判断,(2)偏回归系数的t检验,t值的计算 :,单侧t分布表,检验:,如果,说明xj对y的影响显著,否则影响不显著。,4.3.4 试验优方案的确定,线性方程根据偏回归系数正负确定: 系数为正,表明试验指标随该因素的增加而增加 系数为负,表明试验指标随该因素的增加而减小,4.4.1 一元非线性回归分析,通过线性变换,将其转化为一元线性回归问题 : 直角坐标中画出散点图; 推测y与x之间的函数关系; 线性变换; 用线性回归方法求出线性回归方程; 返回到原来的函数关系,得到要求的回归方程,4.4 非线性回归分析,4.4.2 一元多项式回归,任何复杂的一元连续函数都可用高阶多项式近似表达 :,可以转化为多元线性方程:,4.4.3 多元非线性回归,如果试验指标y与多个试验因素xj之间存在非线性关系,如二次回归模型 :,4.4.4 试验优方案的确定,回归方程的“规划求解” 根据极值的必要条件:,4.5 Excel在回归分析中的应用,4.5.1 “规划求解”在回归分析中应用 解方程组 最优化 4.5.2 Excel内置函数在回归分析中应用 4.5.3 Excel图表功能在回归分析中的应用 4.5.4 分析工具库在回归分析中应用,

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