有序回归 求导 有序回归分析步骤

实验1数据线性回归与分类分析

• 一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析

• 1. 首先下载高尔顿数据集excel文件
• 2. 选择数据>>排序（在这里查了下资料M代表男，F代表女）
• 3. 数据分析>>回归
• 4. 选择Y/X输入区域（这里Y为孩子身高，X为父亲身高），其他的勾上对应你想要的数据
• 5. 出现结果（我这里已经调整好线性回归图，分别为父子身高关系线性回归图和母子身高关系线性回归图）
• 6.由图可知（ss为方差）
• 7.由父子线性回归图，相关系数为0.1531，方差为492.1，P值为2.64*10^-26，此回归方程不成立。
• 8.若新家庭父亲身高75英寸，儿子身高应为71.8英寸
• 9.下面是二元线性回归图

• 二、 Anscombe四重奏（一元）线性回归分析

一、高尔顿数据集（一元）线性回归分析

1. 首先下载高尔顿数据集excel文件

下载高尔顿数据集excel文件并打开

2. 选择数据>>排序（在这里查了下资料M代表男，F代表女）

3. 数据分析>>回归

4. 选择Y/X输入区域（这里Y为孩子身高，X为父亲身高），其他的勾上对应你想要的数据

5. 出现结果（我这里已经调整好线性回归图，分别为父子身高关系线性回归图和母子身高关系线性回归图）

6.由图可知（ss为方差）

7.由父子线性回归图，相关系数为0.1531，方差为492.1，P值为2.64*10^-26，此回归方程不成立。

8.若新家庭父亲身高75英寸，儿子身高应为71.8英寸

9.下面是二元线性回归图

二、 Anscombe四重奏（一元）线性回归分析

操作和上面一样就不复述了，直接上图

由上面四个图，四组数据描绘在图表中，是四种完全不同的情况。第一组数据是貌似最正常的一组数据；第二组数据所反映的事实上是一个精确的二次函数关系，只是在错误地应用了线性模型后，各项统计数字与第一组数据恰好都相同；第三组数据描述的是一个精确的线性关系，只是这里面有一个异常值，它导致了上述各个统计数字，尤其是相关度值的偏差；第四组数据则是一个更极端的例子，其异常值导致了平均数、方差、相关度、线性回归线等所有统计数字全部发生偏差。

由此可知四个回归方程都不成立。