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2024年统计师部分目录：

回归分析

第一节一元线性回归分析

第二节 多元线性回归分析

相关分析描述的是数值型变量之间关系的强度和方向。回归分析则通过数学模型更准确地描述一个变量的变化如何影响其他变量。若用丫表示感兴趣的变量,X表示可能与Y有关的变量,需要建立丫与X之间的函数关系 Y=f(X)。Y为因变量,X为自变量或解释变量。

第1节 一元线性回归分析

(知识点]一元线性回归模型描述因变量y与自变量x之间线性关系的数学结构式，即一元线性回归模型:

变量y为因变量或被解释变量

变量x为自变量或者解释变量

B,和B,是回归系数

E称为随机误差项,表示除去x以外的其他一切被忽略的、没有被考虑到的因素引起的y的变化随机误差项需要满足三个基本假定:

(1)E(e)=0，的期望为0。

(2) Var(e)=o2,即对于所有x而言e具有同方差性

(3)服从正态分布且相互独立。

则对一元线性回归模型两边求数学期望得回归方程:

E(y)=B.+Bix

理论回归模型的参数是未知的,回归分析的任务就是通过样本观测值对B和B,进行估计，分别用B和B,表示和B.的估计值，得到估计的线性回归方程:=p,+Bx

[知识点]参数估计的最小二乘方法BInyE4yn”x(B.V-BX

由表6-1 可知，30=-159.877 和B1=1.309,身高与体重的回归方程为=-159.877+1.309x。回归系数B1=1.309 表示:身高每变动(增加或减少) 1 厘米,体重平均同向变动(增加或减少) 1.309kg[知识点]回归方程的评价与检验