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Linearregression
直线回归
;内容;;11.1概述;Regression释义;11.1直线回归方程的建立;例:某医院欲研究儿童的体重与体外表积的关系，测量了10名3岁男童体重与体外表积，数据见下表;11;体重与体外表积的回归;回归直线的绘制;10名3岁男童体重与体外表积回归图;11.3回归系数和回归方程的意义及性质;b的意义;a的意义;估计值的意义;由体重(kg)估计体外表积(103cm2);的意义;残差平方和(residualsumofsquares).
综合表示点距直线的距离。
在所有的直线中，回归直线的残差平方和是最小的。(最小二乘)
;回归直线的有关性质;11.4回归系数的假设检验;回归系数的t检验;体重与体外表积回归系数的假设检验;回归系数与相关系数的假设检验;11.5因变量总变异的分解;Y的总变异分解;Y的总变异分解;;剩余标准差;11.6回归问题的方差分析;例11.2对例11.1所建方程进行方差分析。;变异来源;11.7回归问题的区间估计;复习;11.7.1总体回归系数?的可信区间估计;11.7.2的可信区间估计;X=12时，求的95%可信区间;11.7.3的容许区间估计;的可信区间与Y的容许区间;结论：;可信区间与容许区间示意
(confidencebandtoleranceband);11.8两条回归直线的比较;11.8.1两回归系数的比较;11.9过定点的直线回归;过定点(X0,Y0)的直线回归方程;过定点(X0,Y0)的直线方程估计;不同硒含量所得荧光强度的过定点的回归;11.10直线回归与直线相关的区别与联系;11.10直线回归与直线相关的区别与联系;11.11回归分析的正确应用;11.11回归分析的正确应用;给定X时，Y是正态分布、等方差示意图;给定X时，Y是正态分布、不等方差示意图;谢谢
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