一元线性回归,方差分析,显著性分析

一元线性回归,方差分析,显著性分析

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时间:2019-11-28

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1、一元线性回归分析及方差分析与显著性检验某位移传感器的位移x与输出电压y的一组观测值如下:(单位略)设x无误差,求y对x的线性关系式,并进行方差分析与显著性检验。(附:F0。10(1,4)=4.54,F0。05(1,4)=7.71,F0。01(1,4)=21.2)回归分析是研究变量之间相关关系的一种统计推断法。一.一元线性回归的数学模型在一元线性回归中,有两个变量,其中x是可观测、可控制的普通变量,常称它为自变量或控制变量,y为随机变量,常称其为因变量或响应变量。通过散点图或计算相关系数判定y与x之间存在着显著的线性相关关系,即y与x之间存在如下关系:y=a+b*x+ε

2、(1)通常认为ε~N0,δ2且假设δ2与x无关。将观测数据xi,yi(i=1,……,n)代入(1)再注意样本为简单随机样本得:yi=a+b*xi+εiε1⋯εn独立同分布N0,σ2(2)称(1)或(2)(又称为数据结构式)所确定的模型为一元(正态)线性回归模型。对其进行统计分析称为一元线性回归分析。模型(2)中EY=a+b*x,若记y=E(Y),则y=a+bx,就是所谓的一元线性回归方程,其图象就是回归直线,b为回归系数,a称为回归常数,有时也通称a、b为回归系数。设得到的回归方程残差方程为根据最小二乘原理可求得回归系数b0和b。对照第五章最小二乘法的矩阵形式,令则误

3、差方程的矩阵形式为对照,设测得值的精度相等,则有将测得值分别代入上式,可计算得其中二、回归方程的方差分析及显著性检验问题:这条回归直线是否符合y与x之间的客观规律回归直线的预报精度如何?解决办法:方差分析法—分解N个观测值与其算术平均值之差的平方和;从量值上区别多个影响因素;用F检验法对所求回归方程进行显著性检验。(一)回归方程的方差分析总的离差平方和(即N个观测值之间的变差),可以证明:S=U+Q其中,,U—回归平方和,反映总变差中由于x和y的线性关系而引起y变化的部分。Q—残余平方和,反映所有观测点到回归直线的残余误差,即其它因素对y变差的影响。(二)回归方程显著

4、性检验—F检验法基本思路:方程是否显著取决于U和Q的大小,U越大Q越小说明y与x的线性关系愈密切。计算统计量F对一元线性回归,应为查F分布表,根据给定的显著性水平和已知的自由度1和N-2进行检验:若,回归在0.01的水平上高度显著。回归在0.05的水平上显著。回归在0.1的水平上显著。回归不显著。(三)残余方差与残余标准差残余方差:排除了x对y的线性影响后,衡量y随机波动的特征量。残余标准差:含义:越小,回归直线的精度越高。程序如下:test=[1510152025;0.10510.52621.05211.57752.10312.6287]N=length(test(

5、1,:));sx=0;sx2=0;sy=0;sy2=0;sxy=0;Lxy=0;Lyy=0;fori=1:Nsx=sx+test(1,i);sx2=sx2+test(1,i)^2;sy=sy+test(2,i);sy2=sy2+test(2,i)^2;sxy=sxy+test(1,i)*test(2,i);Lxy=Lxy+(test(1,i)-sum(test(1,:))/N)*(test(2,i)-sum(test(2,:)/N));Lyy=Lyy+(test(2,i)-sum(test(2,:))/N)^2;endr=[N,sx;sx,sx2][sy;sxy];

6、a=r(1);b=r(2);U=b*Lxy;Q=Lyy-U;F=(N-2)*U/Q;x=test(1,:);y=a+b*x;eq=sum(test(2,:))/N;ssd=0;ssr=0;fori=1:Nssd=ssd+(test(2,i)-y(i))^2;ssr=ssr+(y(i)-eq)^2;endsst=ssd+ssr;RR=ssr/sst;str=[blanks(5),'y=','(',num2str(a),')','+','(',num2str(b),')','*x'];disp('')disp('回归方程为')disp(str)disp('R^2拟合优度校

7、验')strin=['R^2=',num2str(RR)];disp(strin)disp('方差检验:')strin=['sgm^2=',num2str(sgm)];disp(strin)disp('F-分布显著性校验')stri=['F计算值',num2str(F),blanks(4),'自由度f1=1,f2=',num2str(N-2)];disp(stri)disp('注:请对照F-分布表找到所需置信水平下的F临界值Fa,若F>Fa,则通过检验。')yy=a+b*test(1,:);plot(test(1,:),test(2,:),'r.')

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