spss在非線性回歸分精講-預(yù)覽頁
【正文】 和一組自變量之間的非線性相關(guān)模型的統(tǒng)計方法。,第二頁，共二十五頁。,第四頁，共二十五頁。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,【Name（名稱）】文本框：用于輸入?yún)?shù)名稱。如果要刪除已經(jīng)定義的參數(shù)變量，先用將其選中，然后點擊【Remove】按鈕刪除。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,Step04：輸入回歸方程 在【Model Expression（模型表達式）】文本框中輸入需要擬合的方程式，該方程中包含自變量、參數(shù)變量和常數(shù)等。該對話框用來選擇損失函數(shù)來確定參數(shù)的迭代算法。在下面文本輸入框中輸入相應(yīng)的統(tǒng)計量的表達式，這里稱為損失函數(shù)。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,Step06：參數(shù)取值范圍選擇 單擊【Constraints】按鈕，將打開如下圖所示的對話框。參數(shù)的取值范圍用不等式“=，=”來定義。它表示要保存到數(shù)據(jù)文件中的統(tǒng)計量。 Loss function values：損失函數(shù)值。,第十一頁，共二十五頁。 【Estimation Method】框中列出了參數(shù)的兩種估計方法： ● Sequential Quadratic Programming：順序二次規(guī)劃算法。 “Optimality”：目標(biāo)函數(shù)的迭代誤差限。該法要求輸入的參數(shù)如下。 Step09：單擊【OK】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動輸出結(jié)果。請建立回歸模型分析。,8.4 SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,接著利用散點矩陣圖來判斷三個變量之間的關(guān)系。,8.4 SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,第十六頁，共二十五頁。但這一過程不是無限進行下去的，當(dāng)進行了兩步迭代后，殘差以及各參數(shù)的估計值均穩(wěn)定下去了，模型達到收斂標(biāo)準(zhǔn)。股票B、C的交互項會影響股票A下跌，但這種影響不太明顯。對于較復(fù)雜的模型，參數(shù)間的相關(guān)系數(shù)可用來輔助進行模型的改進，本案例無太多價值。Corrected Total是經(jīng)修正的總誤差平方和，其值等于474.933，自由度是14；表的最后一列是均方。,8.4 SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,（5）線性回歸和非線性回歸的股票預(yù)測圖 圖835顯示了原始數(shù)據(jù)、線性回歸模型、非線性回歸模型三者的比較。,8.4 SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,第二十四頁，共二十五頁。,
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