概率论与数理统计(理工类)
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第 七 章
第 八 章
方差分析的基本概念
单因素试验假设前提
偏差平方和相关公式
SE与SA的统计特性
单因素试验假设检验方法
单因素假设检验常用公式
无重复试验双因素假设检验前提
无重复试验双因素假设检验方法
无重复试验双因素假设检验常用公式
等重复试验双因素方差分析常用公式
等重复试验双因素方差分析检验方法
等重复试验双因素方差分析假设前提
最小二乘估计的计算
最小二乘估计的性质
回归方程总偏差平方和的计算
回归方程总偏差平方和的性质
回归方程的t检验法
回归方程的F检验法
回归方程的相关系数检验法
回归方程的预测区间
回归方程的控制问题
可化为一元线性回归的情形
多元线性回归模型的基本形式
多元线性模型最小二乘估计
 
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预测问题

  在回归问题中,若回归方程经检验效果显著,这时回归值与实际值就拟合较好,因而可以利用它对因变量的新观察值进行点预测或区间预测.

   对于给定的,由回归方程可得到回归值

                                 

的预测值. 的观察值与预测值之差称为预测误差.

   如例1的回归方程

                               

的观察值为,预测值为

                       

预测误差为0.285,误差不大,说明预测效果比较好.

  在实际问题中,预测的真正意义就是在一定的显著性水平下,寻找一个整数,使得实际观察值的概率落入区间内,即

                           .

由定理1知,

                    

又因相互独立,且

所以

                  

故对给定的显著性水平,求得

                    

故得的置信度为的预测区间为

                            .

  易见,的预测区间长度为,对给定越靠近样本均值越小,预测区间长度越小,效果越好.
  对任意,根据样本值可以作出来那个条曲线

                              

                               

回归直线夹在料条曲线中间,当是两条曲线形成的带域最窄.

                         

很大, 并且较接近时,有

                   , 

则预测区间近似为

                         .

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知识点提示
1、t分布的定义
,且相互独立,则称
     
服从自由度为分布,记为.
2、最小二乘估计的性质

的最小二乘估计量,则

(1)分别是的无偏估计;

(2)
     

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