多元回归分析

定义

分析若干个预期变项和一个效标变项间的关系 。原理

多元回归分析原理

回归分析是一种处理变量的统计有关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是: 尽管自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。回归分析首要处理下方几个方面的困难

(1) 确定几个特定的变量之间能否存在有关关系, 假使存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式;

(2) 依据一个或几个变量的值, 预期或控制其他变量的取值, 而且可以知道该种预期或控制能高达什么样的精确度;

(3) 执行原因分析。比如在对于共同影响一个变量的很多变量(原因)之间, 找出哪些是重要原因, 哪些是次要原因, 这些原因之间又有什么关系等等。应用

回归分析有很大量的应用, 比如实验报告的一般处理, 经验公式的求得, 原因分析, 产品质量的控制, 气象及地震预报, 自动控制中数学模型的策划等等。

多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法, 按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“一对多”回归分析)及多个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“多对多”回归分析), 按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。

本“多元回归分析原理”是针对均匀设计3.00软件的运用而编制的, 它不是多元回归分析的全面内容, 欲了解多元回归分析的其余内容请参阅回归分析方面的书籍。

本部分内容分七个部分, §1～§4介绍“一对多”线性回归分析, 包含数学模型、回归系数预期、回归方程及回归系数的明显性检验、逐渐回归分析方法。“一对多”线性回归分析是多元回归分析的基础, “多对多”回归分析的内容与“一对多”的相应内容相似, §5介绍“多对多”线性回归的数学模型, §6介绍“多对多”回归的双重过滤逐渐回归法。§7简要介绍非线性回归分析。

§1 一对多线性回归分析的数学模型

设随机变量与个自变量存在线性关系:

, (1.1)

(1.1)式称为回归方程, 式中为回归系数, 为随机误差。

当下处理用预期的均值的困难, 即

,

且假定, , 是与无关的待定常数。

设有组样本观测报告:

其中表明在第次的观测值, 于是有:

, (1.2)

其中为个待定参数, 为个相互独立的且服从同一正态分布的随机变量, (1.2)式称为多元(元)线性回归的数学模型。

(1.2)式亦可写成矩阵形式, 设

,

,

,

,

则(1.2)式变为:

, (1.3)

(1.3)式称为多元线性回归模型的矩阵形式。

1.2回归分析:

重难点：解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用；了解回归的基本思想、方法及其简单应用．

考提纲求：①了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用．

②了解回归的基本思想、方法及其简单应用．