ˆ b0 b1x y

其中， b0是估计的回归直线在y轴上的截距，b1是直线的 斜率。
二、参数b0和b1的最小二乘估计

对例3-1中两个变量的数据进行线性回归， 就是要找到一条直线来适当地代表图中的那 些点的趋势。 用数据寻找一条直线的过程也叫做拟合 一条直线。

1200 1000 800 600 400 200 0
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一、一元线性回归模型


一元线性回归（Linear regression），只研究一个 自变量与一个因变量之间的统计关系。 对于只涉及一个自变量的简单线性回归模型可表 示为：
y b0 b1 x e

其中，b0和b1称为模型的参数；e是随机误差项， 又称随机干扰项，有 2
e
N 0,
b 1：
b1
n xy x y n x ( x )
2 2
,
b0
y x b n
1
n
例3-2：已知某种商品的销售量同居民的可支配 收入有关，现有如下表的统计数据，试建立回归 方程，并求出相应参数的最小二乘估计值。
年份
实际可支配 收入 x（单 位：10元） 522
539
三、回归模型的种类



(1)根据自变量的多少，回归模型可以分为一元回归模 型和多元回归模型。 (2)根据模型中自变量与因变量之间是否线性，可以分 为线性回归模型和非线性回归模型。 (3)根据回归模型是否带有虚拟变量，回归模型可以分 为普通回归模型和带虚拟变量的回归模型。
应用回归分析预测需满足条件：
商品的销售 量（单位： 件） 6700
7136
年份
实际可支配 收入x（单 位：10元） 741
769
商品的销 售量（单 位：件） 8158
8683
1983
1984
1991
1992
1985
1986 1987 1988 1989 1990
577
613 644 670 695 713
7658
7784 8108 7583 8002 8442
2 3 4 5 6 7 8 9 10
厂家 1
投入
产出
20
30
40
60
20
40
30
60
10
30
10
40
20
40
20
50
20
30
30
70
3、回归分析的基本思路

回归分析是研究某一随机变量(因变量)与其 他一个或几个普通变量(自变量)之间的数量变 动的关系。其基本思路是：从一组样本数据出 发，确定变量之间的数学关系式，对这些关系 式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某 一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响 显著，哪些不显著。然后利用所求的关系式， 根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一 个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的 精确程度。
0
-3
2
4
6
8
-2
-1
0 x
1
2
3
(a)
(b)
2
1
0
y
-1
y
-1
0
1
2
正相关
-2 -1 x 0 1 2
-2
不相关
-3
-2
-1 x
0
1
2
(c)
-2
(d)
2
1
y
0
y
-1
2
4
6
8
相关但无 线性关系
-3 -2 -1 0 x 1 2 3
-2
-2
-1
0 x
1
2
负相关
0
2、回归分析与相关分析
研究和测度两个或两个以上变量之间关系的方 法有回归分析和相关分析。
最小二乘法

离差与离差平方
ˆt 离差：et yt y
ˆt ) 0 离差和： et ( yt y
t 1 t 1 n n
12
y6
10 8
e
ˆt ) 2 离差平方和 ei ( yt y
2 t 1 t 1
n
n
ˆ6 y
6
e
最小 拟合程度最好
4 2
0 1 2 3 4 5 6 7
最小二乘原理
Hale Waihona Puke 简单讲，使历史数据到拟合直线上的离差平方和最小，从而 求得模型参数的方法。
法国数学家勒让德于1806年首次发表最小二乘理论。事实上， 德国的高斯于1794年已经应用这一理论推算了谷神星的轨道， 但迟至1809年才正式发表。 最小二乘法也是数理统计中一种常用的方法，在工业技术和 其他科学研究中有广泛应用。
第一节 引言
本章学习目的与要求：
通过本章的学习，了解回归分析预测法 的概念，掌握回归分析中各系数的计算方法 及回归预测方法，能够运用Excel工具来进行 预测。
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案例：

有20户家庭，冬天 的取暖费用与3个因素 有关：日间户外的平均 温度，阁楼绝缘层的厚 度，以及炉子的使用年 数。如果某一家庭的平 均户外温度是F30度， 阁楼绝缘层的厚度为5 英寸，炉子已使用过10 年，它的冬天取暖费用 为多少？



设有两个变量x和y，y与x一起变化并完全依 赖于x，当x取某个数值时，y依确定的关系取 相应的值，则称y是x的函数，记作y=f(x)。 如，企业的原材料消耗金额y与产量x1、单位 产量消耗x2、原材料价格x3之间的关系可表示 为y=x1x2x3。例：圆面积对于半径的依存关 系，正方形的面积对于边长的依存关系等等。 变量间的函数关系是一一对应的确定关系。
1993
1994 1995 1996 1997 1998
801
855 842 860 890 920
9317
9675 8542 8584 9612 9719
第一步：绘制散点图
10000 9500
二、回归分析和相关分析


1、变量之间的关系 现实世界中，每一事物都与它周围的事 物相互联系、相互影响，反映客观事物运动 的各种变量之间也就存在着一定的关系。变 量之间的关系可以分成两类：函数关系和相 关关系。
（1）函数关系。函数关系反映客观事物之 间存在着严格的依存关系，是一种确定 性关系，亦即当其它条件不变时，对于 某一自变量或几个自变量的每一数值， 都有因变量的一个的确定值与之相对应， 并且这种关系可以用一个确定的数学表 达式反映出来。
相关分析 事物之间相互依存关系的两个不可分割的方面。在 联 实际工作中，一般先进行相关分析，由相关系数的 大小决定是否需要进行回归分析。在相关分析的基 系 回归分析 础上建立回归模型，以便进行推算、预测。

相关分析
相关关系 完全相关(R=±1) (即线性相关) 正相关 负相关
线性相关
非线性相关
不相关(R=0)
正相关
负相关

相关系数——对变量之间关系密切程度的度量
r

( x x )( y y ) ( x x ) * ( y ) ( y )
i i 2 2 i i i
2
完全相关 /完全正相关 /完全负相关 /不存在线性相关关 系 /负相关 /正相关 一般，︱r︱＞0.7为高度相关；︱r︱＜0.3为低度相关； 0.3＜ ︱r︱＜0.7 为中度相关。




设简单线性回归模型 y b0 b1 x e 中， b0和b1是b0和b1 的估计值。则y的估计值用 y ˆ b0 b1x 表示。 我们要求出这样的待估参数b0和b1，使因变量的观察值与估 计值之间的离差平方和达到最小，即使 2 2 Q yi y e i2 yi b0 b1 x 极小。为此，分别 求Q对b0和b1的偏导，就可以求出符合要求的待估参数b0和
（2）相关关系
相关关系。反映事物之间的非严格、不确定的线性依存
关系。有两个显著的特点： ①事物之间在数量上确实存在一定的内在联系。表现在一 个变量发生数量上的变化，要影响另一个变量也相应地 发生数量上的变化。 例： 劳动生产率 成本 ②事物之间的数量依存关系不是确定的，具有一定的随机 性。表现在给定自变量一个数值，因变量会有若干个数 值和它对应，并且因变量总是遵循一定规律围绕这些数 值平均数上下波动。其原因是影响因变量发生变化的因 素不止一个。 例：影响工业总产值的因素除了职工数外，还有固定资产 原值、流动资金和能耗等因素。
相关分析。研究两个或两个以上随机变量之
间线性依存关系的紧密程度。通常用相关系 数表示，多元相关时用复相关系数表示。
回归分析。研究某一随机变量（因变量）与
其他一个或几个普通变量（自变量）之间的 数量变动的关系。
相关分析 研究变量都是随机变量，不分自变量与因变量
区 别
回归分析
明确的自变量和因变量，自变量是确定的普通变量， 因变量是随机变量。
例如：
施肥量
农作物亩产量 降雨量 气温

在研究某一社会经济现象的发展变化 规律时，经过分析可以找到影响这一现 象变化的原因。在回归分析中，把某一 现象称为因变量，它是预测的对象，把 引起这一现象变化的因素称为自变量， 它是引起这一现象变化的原因。而因变 量则反映了自变量变化的结果。

回归分析预测方法就是从各种经济 现象之间的相互关系出发，通过对与预 测对象有联系的现象变动趋势的分析， 推算预测对象未来状态数量表现的一种 预测方法。
1.数据量不能太少（以多于20个较好）； 2.预测对象与影响因素之间必须存在相关关系；
第二节 一元线性回归预测法