精品课件-统计回归模型.pdf
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添加标题b=11032.7343011281添加标题2994添加标题546.1276492977添加标题147.737980069428添加标题6882.53291698754添加标题stats=0.956691811962102添加标题226.425798835777添加标题添加标题1057144R2=0.956691811962102F=226.425798835777p0.05所以模型的显著性较好。残差分析：rcoplot(r,rint)模型求解：X=[x(x2.*x3)(x2.*x4)];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)模型修正在上述模型中，资历、管
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10.4 投资额与国民生产总值和物价指数 问题 建立投资额模型，研究某地区实际投资额与国民生产总值 ( GNP ) 及物价指数 ( PI ) 的关系 2.0688 3073.0 424.5 20 1.0000 1185.9 195.0 10 1.9514 2954.7 474.9 19 0.9601 1077.6 166.4 9 1.7842 2631.7 401.9 18 0.9145 992.7 144.2 8 1.6342 2417.8 423.0 17 0.8679 944.0 149.3 7 1.5042 2163.9 386.6 16 0.8254 873.4 133.
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第十一章 马氏链模型;马氏链模型;通过有实际背景的例子介绍马氏链的基本概念和性质;Xn+1只取决于Xn和pij, 与Xn-1, …无关; n 0;1;n 0 1 2 3 ?;马氏链的基本方程;马氏链的两个重要类型;马氏链的两个重要类型;11.2 钢琴销售的存贮策略 ;问题分析 ;模型假设 ;模型建立 ;模型建立 ;第n周失去销售机会的概率 ;模型求解 ;敏感性分析 ;11.3 基因遗传;父母基因类型决定后代各种基因类型的概率;随机繁殖;基因比例 d:r=p:q;马氏链模型;近亲繁殖
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统计回归模型.ppt
多元线性回归 一个被解释变量y，一个或多个解释变量x=(x1,x2, …xp). 模型： y = ?1x1+ ?2x2+…+ ?pxp+? ，即 y = x?+?, ?~N(0, ?2) 现有n组观测数据，求?并检验模型的有效性。 参数估计：设Y和X分别为相应n组观察值的n?1向量和n?p矩阵，参数估计 多元线性回归y = x?+?的方差分析 误差平方和分解： SST=SSE+SSR 总误差平方和SST: 代表直接用y的均值来估计y时的误差(即?=0时) 残差平方和SSE: 代表用回归模型不能解释的那部分误差 回归平方和SSR: 代表用回归模型可以解释的那部分误差 好的模
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第十章统计回归模型10.3酶促反响
10.3酶促反响问题研究酶促反响〔酶催化反响〕中嘌呤霉素对反响速度与底物〔反响物〕浓度之间关系的影响建立数学模型，反映该酶促反响的速度与底物浓度以及经嘌呤霉素处理与否之间的关系设计了两个实验：酶经过嘌呤霉素处理；酶未经嘌呤霉素处理。实验数据见下表:方案底物浓度(ppm)0.020.060.110.220.561.10反应速度处理764797107123139159152191201207200未处理6751848698115131124144158160/
线性化模型经嘌呤霉素处理后实验数据的估计结果参数参数估计值（×10-3）置信区间（×10-3）?15.
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10.4 投资额与国民生产总值和物价指数 问题 建立投资额模型，研究某地区实际投资额与国民生产总值 ( GNP ) 及物价指数 ( PI ) 的关系 2.0688 3073.0 424.5 20 1.0000 1185.9 195.0 10 1.9514 2954.7 474.9 19 0.9601 1077.6 166.4 9 1.7842 2631.7 401.9 18 0.9145 992.7 144.2 8 1.6342 2417.8 423.0 17 0.8679 944.0 149.3 7 1.5042 2163.9 386.6 16 0.8254 873.4 133.
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数学建模课件讲义 第十章 统计回归模型.ppt
第十章 统计回归模型 10.1 牙膏的销售量 10.2 软件开发人员的薪金 10.3 酶促反应 10.4 投资额与国民生产总值和 物价指数 回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型 数学建模的基本方法 机理分析 测试分析 通过对数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型 不涉及回归分析的数学原理和方法 通过实例讨论如何选择不同类型的模型 对软件得到的结果进行分析，对模型进行改进 由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。 10.1 牙膏的销售量 问题
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《数学建模》第10章 统计回归模型-教学课件（非AI生成）.pptx
第十章统计回归模型
10.1牙膏的销售量
10.2软件开发人员的薪金
10.3酶促反应
10.4投资额与国民生产总值和
物价指数
数学建模的基本方法机理分析测试分析
由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制，
无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规
律的数学模型。
通过对数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型
回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型
·不涉及回归分析的数学原理和方法
·通过实例讨论如何选择不同类型的模型
·对软件得到的结果进行分析，对模型进行改进
10.1牙膏的销售量
问
建立牙膏销售量与价格、广告投入之间的模型
题
预测在不同价格和广告费用下的牙膏销售
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第十章 统计回归模型 10.1 牙膏的销售量 10.2 软件开发人员的薪金 10.3 酶促反应 10.4 投资额与国民生产总值和 物价指数 回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型 数学建模的基本方法 机理分析 测试分析 通过对数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型 不涉及回归分析的数学原理和方法 通过实例讨论如何选择不同类型的模型 对软件得到的结果进行分析，对模型进行改进 由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。 10.1 牙膏的销售量 问题
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数学建模之统计回归模型..docx
数学建模大作业
统计回归模型
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摘要
某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售额，题目给出了 1977—1981
此公司的销售额和行业销售额的分季度数据表格。通过对所给数据的简单分析，我们可以看出：此公司的销售额有随着行业销售额的增加而增加的趋势，为了更加精确的分析题目所给的数据，得出科学的结论，从而达到合理预测的目的。我们使用时间序列分析法，参照课本统计回归模型例 4，做出了如下的统计回归模型。
在问题一中，我们使用 MATLB 数学软件，画出了数据的散点图，通过观察散点图，发现公司的销售额和行业销售额之间有很强的线性关系，于是我们用线性回归模型去拟
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数学建模_统计回归模型.doc
第6组：潘光松，刘博，杜晶
习题10-6
问题：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量，表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）
画出数据的散点图，观察用线性回归模型拟合是否合适。
建立公司销售额对全行业的回归模型，并用DW检验诊断随机误差项的自相关性。
建立消除了随机误差项自相关性之后的回归模型。
分析与假设：
表中的数据是以时间为顺序的。由于前期的销售额对后期的投资一般有明显的影响，从而对后期的后期的销售额造成影响。因此在此模型中因考虑到出现自相关型时，建立新的回归模型。
记公司公司的销售额为y，全行业的销售额为x,利用x来建立y的预
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生前预嘱
北京老年医院
刘向国
目录
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线性回归模型：预测和分析的基础工具线性回归模型是统计学中一种重要的预测和分析工具，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系，来预测因变量的值，并解释自变量对因变量的影响。本课程将深入探讨线性回归模型的理论基础、建模方法以及应用实践，帮助您掌握这一强大的数据分析技能。
课程目标与学习成果课程目标本课程旨在帮助您理解线性回归模型的原理，并能够运用线性回归模型进行数据分析和预测。通过学习本课程，您将能够：学习成果1.掌握线性回归模型的基本概念和应用场景。2.了解线性回归模型的假设条件并进行模型诊断。3.学习使用最小二乘法拟合线性回归模型。4.评估回归模型的性能并进行模型选择。5.运用线性回归模型解决实
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