970市場調查與預測9--回歸預測-免費閱讀
【正文】 觀察年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 20xx 20xx 時序 (x) 1 2 3 4 5 6 7 8 觀察值 (y) 一元非線性回歸預測案例研究（ 2） ? 根據(jù)上表可繪制出時間序列的散點圖如下： 觀 察 值時間 序列散點 圖051015202530350 2 4 6 8 10時 序觀察值系列 1 一元非線性回歸預測案例研究（ 3） ? 所以在本例中，預測模型的類型應該是指數(shù)曲線。 )7()7()29()2(9 9 1 91 0 3 9191)(1)(11222222rrrrnrynyxnxyxnxyr?即有查表得????????????????????? ?? ? ?? 一元線性回歸預測案例研究（ 4） ? t檢驗。 ? t檢驗 t檢驗是利用 t統(tǒng)計量來檢驗回歸參數(shù) a和 b是否具有統(tǒng)計意義。 ? 回歸分析具有比較嚴密的理論基礎和成熟的計算分析方法；回歸預測是回歸分析在預測中的具體運用。 建立一元線性回歸預測模型 ? 一元線性回歸預測的基本模型如下： xbyaxxxyxxyxxnyxxynbbxay??????????? ?? ?? ?? ? ?222)(其中? 預測模型檢驗 ? 相關系數(shù)檢驗 相關系數(shù)是描述兩個變量之間線性關系能密切程度的數(shù)量指標。其中]， [:置信區(qū) 間0220222)()(112)()()()2()()2(xxxxxnnyyySySntyySnty????????????????????? 一元線性回歸預測案例研究（ 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)進行回歸預測。 第三步：用最小二乘法建立回歸方程。 時序 因變量 (y) 自變量 (x1) 自變量 (x2) 1 10 2 1 2 12 2 2 3 17 8 10 4 13 2 4 5 15 6 8 6 10 3 4 7 14 5 7 8 12 3 3 9 16 9 10 10 18 10 11 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 5） ? 本例計算過程如下： ??????????????????????????????????????????????????????????????48039860398336506050101110122112111211022111111012211211812
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