3.1回归分析的基本思想及其初步应用 (习题课）一、线性回归模型 1.回归方程的相关计算 对于两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x 1 ,y 1 )， (x 2 ,y 2 )，(x n ,y n ).设其回归直线方程为y=bx+a，其中a， b是待定参数，由最小二乘法得 分别是a,b的估计值. 2.线性回归模型 (1)线性回归模型 其中a，b为未知参数，通常e为随机变量，称为_. (2)x称为_变量，y称为_变量. 随机误差 解释 预报思考： 相同吗？试说明缘由. 提示：不相同.y i 是样本点(x i ,y i )的纵坐标； 是样 本点的中心 的纵坐标； 是y i 的估计值.二、线性回归分析 1.残差 对于样本点(x i ,y i )(i=1,2,n)的随机误差的 估计值 称为相应于点(x i ,y i )的残差 ，_称为残差平方和.2.残差图 利用图形来分析残差特性，作图时纵坐标为_，横坐标 可以选为_，也可用其他测量值，这样作出的图 形称为残差图. 3. R 2 越接近于_，表示回归效果越好. 残差 样本编号 1判断:(正确的打“”,错误的打“”) (1)残差平方和越小,线性
