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        解釋線性回歸問題的新視角——向量法

        2013-07-25 07:26:12廣東省中山紀(jì)念中學(xué)徐全德
        中學(xué)數(shù)學(xué)雜志 2013年3期
        關(guān)鍵詞:意義模型

        ☉廣東省中山紀(jì)念中學(xué) 徐全德

        在普通高中新課標(biāo)教材人教A版必修3和選修(理科2-3,文科1-2)分兩部分介紹了統(tǒng)計(jì)中的線性回歸知識(shí),此部分內(nèi)容的教學(xué)難點(diǎn)是公式推導(dǎo)過程繁雜、數(shù)據(jù)運(yùn)算量大,不易理解和掌握.本文將嘗試從向量的視角,利用向量的基本運(yùn)算來證明和解釋線性回歸中的幾個(gè)問題,供各位教師教學(xué)時(shí)參考.

        一、從向量的角度看回歸系數(shù)的推導(dǎo)

        1.利用平面向量數(shù)量積的幾何意義推導(dǎo)回歸系數(shù)

        對(duì)于一組具有線性相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),如圖:

        2.利用向量的數(shù)量積的代數(shù)運(yùn)算推導(dǎo)回歸系數(shù)

        為了敘述問題的方便,本文引進(jìn)四個(gè)n維向量:

        下面就來介紹回歸系數(shù)的另一種推導(dǎo)方法:

        說明:由向量的數(shù)量積知,公式①和公式③是一樣的,但向量表示在形式上會(huì)更簡單、運(yùn)算上更方便,這也是用向量法來描述統(tǒng)計(jì)問題的“優(yōu)勢”所在.

        二、從向量的角度分析相關(guān)系數(shù)的意義

        設(shè)向量p與t的夾角為θ,則相關(guān)系數(shù):

        利用公式④可以這樣解釋相關(guān)系數(shù)r的意義:當(dāng)越大,且時(shí),θ→0或π,從而向量p與t越接近于共線.不妨設(shè)t≈bp(b為實(shí)常數(shù)),則:

        這表明這組數(shù)據(jù)的線性相關(guān)性越強(qiáng).

        反之,當(dāng)這組數(shù)據(jù)的線性相關(guān)性越強(qiáng),則由上述過程易知:越大,且

        三、從向量的角度解釋回歸模型中相關(guān)指數(shù)的意義

        1.從偏差平方和分解的角度解釋相關(guān)指數(shù)的意義

        由公式⑤知:在線性回歸模型中,相關(guān)指數(shù):

        即相關(guān)指數(shù)等于回歸平方和與總偏差平方和的商.因此,相關(guān)指數(shù)R2表示解釋變量對(duì)于預(yù)報(bào)變量的貢獻(xiàn)率:R2越大,表示回歸的效果越好.

        2.從相關(guān)系數(shù)和相關(guān)指數(shù)關(guān)系的角度解釋相關(guān)指數(shù)的意義

        由此及公式⑥得相關(guān)指數(shù):

        即相關(guān)指數(shù)等于相關(guān)系數(shù)的平方.

        因此,在一元線性回歸模型中,相關(guān)指數(shù)R2和相關(guān)系數(shù)r都能刻畫線性回歸模型擬合數(shù)據(jù)的效果:r越大,R2就越大,表示解釋變量和預(yù)報(bào)變量的線性相關(guān)性越強(qiáng),模型擬合數(shù)據(jù)的效果就越好.

        由上述過程可以看到:用向量的方法推導(dǎo)線性回歸問題中的相關(guān)公式,顯得更加方便、簡捷,再次體現(xiàn)了向量法的神奇之效,希望對(duì)各位教師教學(xué)這部分內(nèi)容時(shí)有一定的幫助.

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