970市場(chǎng)調(diào)查與預(yù)測(cè)9--回歸預(yù)測(cè)-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 nnyyySySntyySnty????????????????????? 一元線性回歸預(yù)測(cè)案例研究（ 1） ? 例： x、 y兩變量的觀察數(shù)據(jù)如下表所示，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。 預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)（相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)） ? 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式是： ? 另一個(gè)來(lái)自于方差分析的相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式是： 222222)(1)(11)()())((??? ?? ? ?? ???????????ynyxnxyxnxyryyxxyyxxr或者寫(xiě)成?? ????22)()(1yyyyr ? 預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)（ t檢驗(yàn)） ? t檢驗(yàn)使用的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式是： 不成立。 建立一元線性回歸預(yù)測(cè)模型 ? 一元線性回歸預(yù)測(cè)的基本模型如下： xbyaxxxyxxyxxnyxxynbbxay??????????? ?? ?? ?? ? ?222)(其中? 預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn) ? 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn) 相關(guān)系數(shù)是描述兩個(gè)變量之間線性關(guān)系能密切程度的數(shù)量指標(biāo)。 ? 在回歸預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)對(duì)象稱(chēng)為因變量，相關(guān)的分析對(duì)象稱(chēng)為自變量。 ? 回歸分析具有比較嚴(yán)密的理論基礎(chǔ)和成熟的計(jì)算分析方法；回歸預(yù)測(cè)是回歸分析在預(yù)測(cè)中的具體運(yùn)用。 ? 一元線性回歸的基本步驟如下： 第一步：繪制散點(diǎn)圖，觀察自變量與因變量之間的相互關(guān)系； 第二步：估計(jì)參數(shù)， 建立一元線性回歸預(yù)測(cè)模型 ； 第三步： 對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行檢驗(yàn) ； 第四步： 計(jì)算與確定置信區(qū)間 。 ? t檢驗(yàn) t檢驗(yàn)是利用 t統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)回歸參數(shù) a和 b是否具有統(tǒng)計(jì)意義。 ? 一元線性回歸預(yù)測(cè)的置信區(qū)間有下述表達(dá)式確定： 為給定值。 )7()7()29()2(9 9 1 91 0 3 9191)(1)(11222222rrrrnrynyxnxyxnxyr?即有查表得????????????????????? ?? ? ?? 一元線性回歸預(yù)測(cè)案例研究（ 4） ? t檢驗(yàn)。 第二步：通過(guò)變換將非線性方程轉(zhuǎn)化為線性方程。 觀察年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20xx 20xx 時(shí)序 (x) 1 2 3 4 5 6 7 8 觀察值 (y) 一元非線性回歸預(yù)測(cè)案例研究（ 2） ? 根據(jù)上表可繪制出時(shí)間序列的散點(diǎn)圖如下： 觀 察 值時(shí)間 序列散點(diǎn) 圖051015202530350 2 4 6 8 10時(shí) 序觀察值系列 1 一元非線性回歸預(yù)測(cè)案例研究（ 3） ? 所以在本例中，預(yù)測(cè)模型的類(lèi)型應(yīng)該是指數(shù)
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