统计学_一元线性回归知识点梳理

1 变量间关系的度量1 变量间关系的度量1.1 变量间的关系相关关系农作物产量施肥量函数关系y 完全依赖于 x1.2 相关关系的描述和测度相关分析就是对两个变量线性关系是否存在关系怎样的关系关系强度能否代表总体为了解决上述的四个问题，我们给出以下2个假定线性关系随机变量方法一：绘制散点图方法二：相关系数：相关系数是根据样本数据计算的，用来度量两个变量之间线性关系的一种。总体全部数据总体相关系数样本

朵朵zeng

958人浏览 · 2025-04-26 14:28:11

朵朵zeng · 2025-04-26 14:28:11 发布

1 变量间关系的度量

1.1 变量间的关系

（1）相关关系：变量之间是不确定的数量关系，比如农作物产量和施肥量的关系。
（2）函数关系：变量之间是一一确定的对应的关系，y 完全依赖于 x。

1.2 相关关系的描述和测度

相关分析就是对两个变量线性关系的描述和度量，我们需要讨论和解决的问题包括：

（1）变量之间是否存在关系？
（2）如果存在关系，他们之间是怎样的关系？
（3）变量之间的关系强度如何？
（4）样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系？

为了解决上述的四个问题，我们给出以下2个假定:

(1) 两个变量之间是线性关系；
(2) 两个变量都是随机变量。

方法一：绘制散点图
在这里插入图片描述
方法二：相关系数：
相关系数 是根据 样本数据 计算的，用来度量两个变量之间 线性关系 的一种强统计量。

若相关系数是根据 总体全部数据 计算的，则称为：总体相关系数；
若是根据 样本数据 计算的，则称为：样本相关系数。
它的计算公式（Pearson 相关系数）是：

Person相关系数的性质：
（1） $r$ 的取值范围是 $[- 1, 1]$ ，即 $\leq r \leq 1$ 。
① 若 $\leq 1$ ，说明 $x$ 与 $y$ 之间存在 正线性相关关系；
② 若 $\leq r < 0$ ，说明 $x$ 与 $y$ 之间存在 负线性相关关系；
③ 若 $r = 1$ ，说明 $x$ 与 $y$ 之间为 完全正线性相关关系；
④ 若 $r = - 1$ ，说明 $x$ 与 $y$ 之间为 完全负线性相关关系。
可见，当 $∣ r ∣ = 1$ 时， $y$ 的取值完全依赖于 $x$ ，二者之间为 函数关系；
当 $r = 0$ 时， $y$ 的取值与 $x$ 无关，二者之间不存在线性相关关系。

（2） $r$ 具有对称性， $x$ 与 $y$ 之间的相关系数 $r_{xy}$ 与 $y$ 与 $x$ 之间的相关系数 $r_{yx}$ 是相等的。
（3） $r$ 的数值大小与 $x$ 和 $y$ 的原点及尺度无关。
（4） $r$ 只能用于描述线性关系，不能用于描述非线性关系。 当两个随机变量的 $r_{xy}=0$ 时，只能说明这两个变量没有线性关系，但我们并不确定它是否具有非非线性关系。
（5） $r$ 虽然是两个变量之间线性关系的一个度量，却不意味着 $x$ 与 $y$ 一定有因果关系。

相关程度的强弱：
① 当 $\geq 0.8$ 时，可视为高度相关；
② $\leq |r| < 0.8$ 时，可视为中度相关；
③ $\leq |r| < 0.5$ 时，可视为低度相关；
④ 当 $∣ r ∣ < 0.3$ 时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为不相关。
但这种解释必须建立在对相关系数的显著性进行检验的基础之上。

1.3 相关系数的显著性检验

由于我们关注的是 总体相关系数，但是我们只能通过抽样得到 样本相关系数，
也就是说，是用样本相关系数去 估计总体相关系数。然而由于 抽样波动 的影响，比如：
①第一次抽样，得到样本相关系数 $r_{1}$ ;
②第二次抽样，得到样本相关系数 $r_{2}$ ;
③第 $k$ 次抽样，得到样本相关系数 $r_{k}$ ;
但是并不是每一次的样本相关系数都可以用来估计总体相关系数。因此，需要考察样本相关系数的可靠性，也就是显著性检验。

1.3.1 r的抽样分布

样本相关系数： $r$ 是一个统计量
总体相关系数：常数

（1）样本相关系数是用来估计总体相关系数；
（2）当样本容量较大、且总体服从正态分布的时， $r$ 的分布会接近正态分布。
（中心极限定理：无论总体分布是什么，只要我们取的样本足够大，样本均值（或某些统计量）的分布就会趋近于正态分布。））
（中心极限定理保证“最终能正态”，而总体正态能让“立刻就正态”。）
(4)当总体相关系数很小或接近0时， $r$ 的抽样分布越明显地趋于正态分布。同理，当总体相关系数接近 $1$ 或 $- 1$ 的时候， $r$ 的抽样分布呈现一定的偏态。
在这里插入图片描述

1.3.2 r的显著性检验

采用费希尔提出的 t 检验。该检验可用于小样本，也可用于大样本。检验的具体步骤如下：

第 1 步：提出假设。
$H_0: \rho = 0;\quad H_1: \rho \ne 0$
第 2 步：计算检验的统计量。
$\sqrt{\frac{n - 2}{1 - r^2}} \sim t(n - 2)$
第 3 步：进行决策。
根据给定的显著性水平 $α\alpha$ 和自由度 $df = n - 2$ 查 t 分布表，得出 $tα/2(n−2)t_{\alpha/2}(n-2)$ 的临界值。若 $t_{\alpha/2}$ ，则拒绝原假设 $H_0$ ，表明总体的两个变量之间存在显著的线性关系。

2 一元线性回归

2.1 3个知识点

2.1.1 回归模型

因变量 $y$ ：被预测变量或被解释变量；
自变量 $x$ : 用来预测或解释因变量的一个或多个变量。

一元回归：只涉及一个自变量；
一元线性回归：
多元回归：涉及多个自变量；
多元线性回归：

细讲一元线性回归模型：
$\beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon$
① $y=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x$ : 反映由于 $x$ 的变化引起的 $y$ 的变化；
② $ε\varepsilon$ 是误差项的随机变量，反映除了 $x$ 和 $y$ 之间的线性关系之外的随机因素对 $y$ 的影响，是不能由 $x$ 和 $y$ 之间的线性关系所解释的变异性。

我们在学习这个模型的时候，做了如下的假定：
（1） $y$ 和 $x$ 具有线性关系；
（2）在重复抽样中，自变量 $x$ 的取值是固定的（假定为非随机的）。
基于以上假设，可以知道，对于任意一个给定的 $x$ 值，y的取值都对应一个分布。
在这里插入图片描述
（3）误差项是一个期望为0的随机变量。
（4）对于所有的 $x$ 值， $ε\varepsilon$ 的方差 $σ2\sigma^2$ 都相同；
（5）误差项 $ε\varepsilon$ 是一个服从正态分布的随机变量且独立。
（3）（4）（5）可以总结为：
$\varepsilon \sim \N(0, \sigma^2)$

2.2.2 回归方程

对于一元线性回归，回归方程为：
$E(y)=\beta_0+\beta_1 x$
因为 $y=β0+β1x+εy=\beta_0+\beta_1 x+\varepsilon$ ，两边取数学期望，就可以得到 $E(y)=β0+β1xE(y)=\beta_0+\beta_1 x$ 。

2.2.3 估计的回归方程

对于一元线性回归，估计的回归方程形式为：

$y^=β^0+β^1x \hat{y} = \hat{\beta}_0 + \hat{\beta}_1 x$

式中， $β^0\hat{\beta}_0$ 是估计的回归直线在 $y$ 轴上的截距； $β^1\hat{\beta}_1$ 是直线的斜率，表示 $x$ 每变动一个单位， $y$ 的平均变动值。

2.2 参数的最小二乘回归

对于第 $i$ 个 $x$ 值，估计的回归方程可以表示为：
$y^i=β^0+β1^ \hat{y}_i=\hat{\beta}_0+\hat{\beta_1}$
估计 $β^0\hat{\beta}_0$ 和 $β^1\hat{\beta}_1$ 的原理，最小二乘回归：
在这里插入图片描述

2.3 回归直线的拟合优度

回归直线与各观测点的接近程度称为回归直线对数据的拟合优度（goodness of fit）。

2.3.1 判定系数

判定系数 $R^2$ 是对估计的回归方程拟合优度的度量。
因变量 $y$ 的取值是不同的， $y$ 的取值波动称为变差。变差的产生来自于两部分：
①由于自变量 $x$ 的取值不同造成的；
②除了 $x$ 以外的其他因素造成的。

（1）总平方和（SST, Total Sum of Squares）：衡量的是每个观测值 $y_i$ 相对于均值 $yˉ\bar{y}$ 的离散程度：
$\sum (y_i - \bar{y})^2$
（2）回归平方和（SSR, Regression Sum of Squares）:也叫解释平方和，表示 $x$ 对 $y$ 的线性关系所能解释的部分变差：
$SSR=∑(y^i−yˉ)2 SSR = \sum (\hat{y}_i - \bar{y})^2$
(3) 残差平方和（SSE, Error Sum of Squares）:也叫误差平方和，表示模型不能解释的变差，是 $y_i$ 与 $y^i\hat{y}_i$ 的差异：
$SSE=∑(yi−y^i)2 SSE = \sum (y_i - \hat{y}_i)^2$
三者之间的关系是：
$SST = SSR + SSE$
判定系数 $R^2$ 的计算公式：

$R^2 = \frac{SSR}{SST} = 1 - \frac{SSE}{SST}$
$R^2$ 的取值范围是 $[0, 1]$ ， $R^2$ 越接近1，表明回归平方和占总平方和的比例就越大，回归直线与各观测点就越接近，用 $x$ 的变化来解释 $y$ 值变差的部分就会越多，回归直线的拟合程度就会越好。

2.3.2 估计的标准误差

残差平方和度量实际观测值 $y_i$ 和回归估计值 $yi^\hat{y_i}$ 之间的差异程度。
估计的标准误差就是度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个统计量，它是均方残差（MSE）的平方根，用 $s_e$ 来表示，计算公式为:
$se=∑(yi−y^i)2n−2=SSEn−2=MSE s_e = \sqrt{ \frac{ \sum (y_i - \hat{y}_i)^2 }{ n - 2 } } = \sqrt{ \frac{SSE}{n - 2} } = \sqrt{MSE}$

2.4 显著性检验

2.4.1 线性关系的检验

线性关系的检验就是检验能否用一个线性模型 $y=β0+β1x+εy=\beta_0+\beta_1x+\varepsilon$ 来表示。
检验过程如下：
第一步：提出假设。
$H_0:\beta_0=0 \hspace{0.5cm} 两个变量之间的线性关系不显著$
第二步：计算检验统计量。（服从 $F (1, n - 2)$ ）
$\frac{\text{SSR}/1}{\text{SSE}/(n-2)} = \frac{\text{MSR}}{\text{MSE}}$
第三步：做出决策。
①如果 $F>FαF>F_\alpha$ ，拒绝 $H_0$ ，表明两个变量之间的线性关系是显著的；
②如果 $F<FαF<F_\alpha$ , 不拒绝 $H_0$ ，没有证据表名两个变量之间的线性关系显著。

2.4.2 回归系数的检验

回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著。
第一步：提出假设。
$H_0:\beta_1=0;\ H_1:\beta_1\neq0$
第二步：计算检验统计量 $t$ 。（服从 $t (n - 2)$ ）
$t=β^1sβ^1 t = \frac{\hat{\beta}_1}{s_{\hat{\beta}_1}}$
第三步：做出决策。
①如果 $∣t∣>tα2\left| t \right|>t_\frac{\alpha}{2}$ ,则拒绝 $H_0$ ，表明自变量 $x$ 对因变量 $y$ 的影响是显著的。
②如果 $∣t∣<tα2\left| t \right|<t_\frac{\alpha}{2}$ ,则不能拒绝 $H_0$ ，没有证据表明自变量 $x$ 对因变量 $y$ 的影响是显著的。

2.5 回归分析的结果评价

（1）所估计的回归系数 $β^1\hat\beta_1$ 的符号是否与理论或则事先预期的相一致。
（2）如果理论上认为 $y$ 与 $x$ 之间的关系不仅是正的，而且是统计上显著的，那么所建立的回归方程也应该是这样。
（3）回归模型在多大程度上解释了因变量 $y$ 取值的差异？
（4）考察关于误差项 $ε\varepsilon$ 的正态性假定是否成立。
注：关于误差项的正态性检验
在这里插入图片描述

3 利用回归方程进行预测

3.1 点估计

对于 $x$ 的一个特定值 $x_0$ ，求出 $y$ 的一个估计值就是点估计。点估计可以分为两种：一是平均值的点估计，二是个别值的点估计。
（1）平均值的点估计：
$E(y_0)=\beta_1x_0+\beta_0$
(2) 个别值的点估计：

3.2 区间估计

比较难，不写了吧哈哈。

4 残差分析

可以基于残差分析检验 $ε\varepsilon$ 是否服从正态分布的假设。

4.1 残差和残差图

残差： $ei=yi−yi^e_i=y_i-\hat{y_i}$
残差图：
在这里插入图片描述
标准化残差：
$zei=yi−yi^se z_{e_i}=\frac{y_i-\hat{y_i}}{s_e}$
如果标准化残差服从标准正态分布，根据 $3σ3\sigma$ 原则，大约有 $95%95\%$ 的点在 $[- 2, 2]$ 之间。如图所示：