环境监测数据管理与应用-任务五 回归分析-1726400874468.pptx

《环境监测数据管理与应用》任务五回归分析

任务描述为了定量地分析某个因子对因变量的影响，在数据挖掘岗位上，小明常常需要根据数据建立回归模型，根据模型可以预测数据的变化，可以分析自变量对因变量的影响程度，也可以衡量自变量的敏感性。

任务要求根据任务单要求进行任务计划及实施。

任务单项目名称环境监测数据挖掘任务名称回归分析任务要求1.任务开展要求：（1）分组讨论任务实施方案，每组3~5人；（2）所需资料自行收集。2.完成相关数据收集与整理。3.提交数据回归分析报告并汇报。任务准备1.知识准备：（1）直线型回归（2）非直线型回归（3）回归决定系数（4）一元回归和多元回归2.工具及设备支持：计算机。工作步骤1.小组讨论分工。2.小组合作完成相关数据的收集与整理。3.小组合作完成回归模型的商定及模型参数的计算。4.小组分工完成报告的编写。5.小组分工完成汇报PPT的编制。总结与提高1.自我总结（1）请对每个小组员的工作作风进行相互评价；（2）请分析组内分工的合理性。2.拓展提高：通过提交报告，进一步明确报告编写的规范性。

任务决策根据任务需求，需要筛选出合适的数据组，然后选择合适的回归模型并计算模型参数，然后根据模型的偏导数就可以衡量某个因素的敏感度，完成分析报告，填写任务决策单。项目名称环境监测数据挖掘任务名称回归分析建议学时6信息汇总模型表达式模型参数F检验结果分析备注任务分解总结

任务计划根据任务决策过程中选定的方案，完成任务计划，填写任务计划单。项目名称环境监测数据挖掘任务名称回归分析建议学时6计划方式分组讨论、资料收集、技能学习等序号任务时间负责人12345小组分工计划评价

任务实施根据任务计划编制任务实施方案，并完成任务实施，填写任务实施单。项目名称环境监测数据挖掘任务名称回归分析建议学时6实施方式分组讨论、资料收集、技能学习、实践操作等序号实施步骤123456

任务检查与评价项目名称环境监测数据挖掘任务名称相关性分析考核方式过程考核、结果考核说明主要评价学生在项目学习过程中的操作方式、理论知识、学习态度、课堂表现、学习能力等考核内容与评价标准序号内容评价标准成绩比例/%优良合格1基本理论掌握完全理解相关统计学原理及概念熟悉相关统计学原理及概念了解相关统计学原理及概念302实践操作技能能够熟练建立回归模型并完成模型检验，能够快速完成报告，报告内容完整、格式规范能够较熟练地建立回归模型并完成模型检验，能够较快地完成报告，报告内容完整、格式较规范能够建立回归模型并完成模型检验，能够参与完成报告，报告内容较完整303职业核心能力具有良好的自主学习能力和分析解决问题能力具有较好的学习能力和分析解决问题能力能较主动学习并收集信息，具备一定的分析解决问题能力104工作作风与职业道德具有严谨的科学态度和工匠精神，能够严格遵守相关制度文件具有良好的科学态度和工匠精神，能够自觉遵守相关制度文件具有较好的科学态度和工匠精神，能够遵守相关制度文件105小组评价具有良好的团队合作精神和沟通交流能力，热心帮助小组其他成员具有较好的团队合作精排和与人交流能力，能帮助小组其他成员具有一定的团队合作精神，能配合小组完成项目任务106教师评价包括以上所有内容包括以上所有内容包括以上所有内容10合计100

教学反馈完成任务实施后，进行教学任务反馈，填写教学反馈单。项目名称环境监测数据挖掘任务名称回归分析建议学时6序号调查内容是/否反馈意见1知识点是否讲解清楚2操作是否规范3解答是否及时4重难点是否突出5课堂组织是否合理6逻辑是否清晰本次任务的兴趣点本次任务的成就点本次任务的疑虑点

直线型回归直线型回归（通常又称为线性回归）是假设因变量与每一个自变量都是直线关系的回归方法。其回归方程为其中，Y是因变量实测值，X1~Xn是自变量，n为自变量数量，β0是回归方程的截距，β1~βn是自变量X1~Xn相应的系数（或称斜率）值得注意的是常作为回归方程的表达式，是因变量的预测值，因此ε常作为因变量的实测值与预测值之差，称为残差。

1、最小二乘法对数据进行线性回归就是找到一条回归方程的表达式使其残差最小，具体方法有：1、最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，也就是说利用最小二乘法进行数据回归就是使由因变量和自变量构成的每一组数据（Y，X1，X2，···，Xn）根据回归方程表达式计算后得到的残差的平方和最小，即求