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数的实验得到了相应的残次品数目数据
检验次数012345678910
残次品数目9286817267595343322412
如果海尔福特打算检验6次产品中还会有多少残次品？如果检验20次呢？
确定性系数与相关系数（SSESumofsquarederrors)
总SSE=ΣY(i)-Y2
解释SSE=ΣY’(i)Y2
r2=确定性系数=
=
r=相关系数=确定性系数
解释的SSE
总的SSEnΣ(X·Y)-ΣX·ΣY
nΣX2-(ΣX)2·nΣY2-(ΣY)2+
-YX解释的总的均值（Y）回归线（Y’）未解释的总的、解释的和未解释的偏离之间的关系确定性系数与相关系数（SSESumofsquarederrors)XXXXXXYYYYYY(a)r=+1(b)r接近于+1(c)r逐渐变小(d)r=0(e)r接近于-1(f)r=-1确定性系数与相关系数（SSESumofsquarederrors)实例2：
在过去的10个月中一家钢铁厂的某部门用电量与钢产量有关具体数据如下：
产量(百吨)151314106811131412
用电(百度)10599102835267799710093
(a)画出散点图观察电力消耗与产量之间的关系
(b)计算确定性系数和相关系数
(c)求出上述数据的最优拟合线a和b的值各代表什么意义？
(d)如果一个月要生产2000吨钢该厂将需要多少电量？产量（百吨）用电
（百瓦）2468101214100
80
60
40
20确定性系数与相关系数（SSESumofsquarederrors)确定性系数与相关系数（SSESumofsquarederrors)趋势外推预测法简单平均数：F(t+1)=ΣD(t)
移动平均数：F(t+1)=ΣD(t-k)N
指数平滑法：F(t+1)=αD(t)+(1-α)F(t)
实例3：下表所示的是某产品上一年度的月需求情况采用移动平均
法分别按N=3N=6和N=9逐期做出预测
月份123456789101112
需求161412151821232425263738n
t=1N-1
k=0
……………………
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