《Mathcad 2001在数学中的应用》实验35 一元线性回归分析问题求解

实验35一元线性回归分析问题求解 求解一元线性回归方程的方法:(1) 43.678 54.268 65.029 M:=75.260 regM)=|k←M 86.725 y←M 97.694 a←- Intercep(x,y) 108.562 b← slope(x,y) 118.455 p←cor(x,y) 128.992 reg(M)=(1.215680.670140.9847) pt(x, y)+ slope(x, y).x The Regression Line Equation Regression line g line(x) 0|046900594021840290208064701480440645132 计算估计标准误ee(x,y)=|r← reg_ line((x)

实验35 一元线性回归分析问题求解 求解一元线性回归方程的方法 : (1) M 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3.025 3.285 3.678 4.268 5.029 5.260 6.725 7.694 8.562 8.455 8.992 æ ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç è ö ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ÷ ø := reg(M) x M 0 á ñ ¬ y M á1ñ ¬ a ¬ intercept(x,y) b ¬ slope(x,y) r ¬ corr(x, y) ( a b r ) := reg(M) = (1.21568 0.67014 0.9847 ) x M 0 á ñ := y M 1 á ñ := reg_line(x) := intercept(x,y) + slope(x,y)×x 2 4 6 8 10 12 5 10 Regression line Data scatters The Regression Line Equation e := y - reg_line(x) e T 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 0.469 0.059 -0.218 -0.298 -0.208 -0.647 0.148 0.447 0.645 -0.132 = 计算估计标准误 se_e(x, y) r ¬ reg_line(x) e ¬ y - r := 1

e←y=r ee← y)=0.415 直接调用 Mathcad内部计算估计标准误可得:ster(xy)=0.415 求解一元线性回归方程的方法:(2) a:=lin(x,y)a=(067014/调用 Mathcad的函数lin(x,y)计算回归系数。 f(t) 0.67014八(t f()→1.21568+67014t为所求的回归方程

e ¬ y - r se_e e 2 ® å rows(e) - 2 ¬ se_e(x, y) = 0.415 直接调用Mathcad内部计算估计标准误可得: stderr(x,y) = 0.415 . 求解一元线性回归方程的方法 : (2) a := line(x,y) a 1.21568 0.67014 æ ç è ö ÷ ø = 调用Mathcad的函数 line(x, y) 计算回归系数。 f(t) 1.21568 0.67014 æ ç è ö ÷ ø 1 t æ ç è ö ÷ ø := × f(t) ® 1.21568+ .67014×t 为所求的回归方程。 2