数理统计论文 回归分析在数理统计中的应用

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1、研究生课程考核试卷(适用于课程论文、提交报告)科目:概率论与数理统计上课时间:2017.2-2017.5姓名:刘振学号:20160702031专业:机械工程教师:刘朝林工作单位或所在行业:重庆大学考生成绩:卷面成绩平时成绩课程综合成绩阅卷评语:阅卷教师(签名)回归分析在数理统计中的应用摘要:回归分析是数理统计中重要的一种数据统计分析的思想,是处理变量间的相关关系的一种有效工具。其目的在于根据已知自变量的变化来估计或预测因变量的变化情况,或者根据因变量来对自变量做一定的控制.它可以提供变量间相关关系的数学表达式,且利用概率统计知识,对经验公式及有关问题进行分析、判断以确定经验公式

2、的有效性,从众多的解释变量中,判断哪些变量对因变量的影响是显著的,哪些是不显著的.还可以利用所得经验公式,由一个或几个变量的值去预测或控制个变量的值时的值,去预测或控制另一个变量的取值,同时还可知道这种预测和控制可以达到什么样的精度。本文就是针对实际问题运用回归分析中一元线性回归分析的统计方法,来确定自变量与另一个变量的相关关系,并确立出较为合理的回归方程,再对其的可信度进行统计检验.关键词:回归分析;回归方程;F检验法1.问题的提出调查一下重庆大学学生的生活费与家庭收入的关系,看看是否家庭收入越高,学生的每月支出也越多,从而根据学生每月消费支出,进而估计学生的家庭收入情况,对

3、学生的生活补助等问题有重要的参考意义2.数据描述根据调研的重庆大学学生家庭月收入x与每月生活费y的数据,确定两者关系。数据来源100多份问卷调查的抽样,取其中10份,绘制表1如下图所示序号家庭月收入x每月生活费y148005002520060035420650456007005600075066400800768009008700010009720012001080001500表1-1重庆大学学生家庭月收入x与每月生活费y的数据利用matlab软件画出家庭月收入x与每月生活费y的散点图,如图一所示图1-1家庭月收入x与每月生活费y的散点图3.模型建立我们假设家庭月收入x与每月生

4、活费y存在线性关系,有,Y=β0+β1X,β0和β1为回归系数,且未知,对一元线性回归模型{yi=β0+β1xi+εi,i=1,2,3,⋯,n,ε1,ε2,⋯εn,相互独立且同分布与N(0,σ2)4.计算x=110xi=6242y=110yi=860lxy=110xiyi-nxy=4800×500+5200×600+5420×650+5600×700+6000×750+6400×800+6800×900+7000×1000+7200×1200+8000×1500-10×6242×860=266.18(万)lxx=110xi2-nx2=48002+52002+54202+5600

5、2+60002+64002+68002+70002+72002+80002-10×62422=948.716(万)lyy=110yi2-ny2=5002+6002+6502+7002+7502+8002+9002+10002+12002+15002-10×8602=82.9(万)β1=lxylxx=266.18948.716=0.28β0=y-β1x=860-0.28×6242=-887.76回归方程为y=-887.76+0.28xSR2=β12lxx=0.282×948.716=74.38(万)SE2=ST2-SR2=lyy-SR2=82.9-74.38=8.52(万)当月收

6、入为零时,将没有生活费,月收入每增加100元,生活费将增加28元5.模型检验检验假设为:H0:β=0,H1:β1≠0取显著性水平α=0.05,用t检验法拒绝域为:χ0={t>t0.975n-2=2.306}检验统计量T=β1σlxx其中σ=√SE2n-2=852008=103.2样本值t=β1σlxx=0.28103.29487160=8.36∈χ0,拒绝H0,认为x和y之间存在线性关系若采用F检验法F=SR2SE2/(n-2)拒绝域χ0={f>F0.951,8=5.3177}F样本值f=SR2SE2/(n-2)=74380085200/8=69.84∈χ0拒绝H0,认为y与x

7、存在相关关系6.结果分析与发现通过模型建立,计算求解,发现家庭月收入x与每月生活费y存在着线性关系,并且经过检验,计算结果是正确的,家庭收入越高,学生的每月可支出费用就越多,基本是家庭月收入每多100元,学生每月生活费就增加28元,对于学生家庭收入的估计有重要意义。参考文献[1]钟波刘琼荪刘朝林.数理统计[M].218-265.[2]胥洪燕,陈梦雨.数理统计在数据分析中的应用研究[J].现代商业,2014,(05):126.[3]张晓春,叶芃,郑海蛟.几种数理统计方法应用比较[J].电子质量

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