非線性回歸分析ppt課件-免費(fèi)閱讀
【正文】 方法如前所述。 要在回歸模型中引入此類品質(zhì)變量 ， 必須首先 將具有屬性性質(zhì)的品質(zhì)變量數(shù)量化 。因此，近似得比較好的定量關(guān)系式就是 0 . 0 0 0 8 2 9 1 7 0 . 0 0 8 9 6 6 6 3xyx? ?17 例子 例 設(shè)某商店 19 9 1 ～ 20 0 0 年的商品流通費(fèi)用率和商品零售額資料如 下 表： 年份 商品流通費(fèi)用率 (%) yi 商品零售額 ( 萬元 ) xi 1981 7. 0 10 . 2 1982 6. 2 1 1. 7 1983 5. 8 13 . 0 1984 5. 3 15 . 0 1985 5. 0 16 . 5 1986 4. 6 19 . 0 1987 4. 5 22 . 0 1988 4. 4 25 . 0 1989 4. 2 28 . 5 1990 4. 0 32 . 0 合計(jì) 51 . 0 － 18 例子 解： （１）繪制散點(diǎn)圖 。對(duì)數(shù)據(jù)而言，回歸方程為 vi=a+ bui + ?i 于是可用一元線性回歸的方法估計(jì)出 a,b。 一次非線性回歸 5 鋼包的重量 y與試驗(yàn)次數(shù) x數(shù)據(jù) 序號(hào) x y 序號(hào) x y 1 2 8 11 2 3 9 14 3 4 10 15 4 5 11 16 5 7 12 18 6 8 13 19 7 10 下面我們分三步進(jìn)行。顯著性檢查（注意 H0）， （注意需要的條件） 一元非線性 帶虛擬變量 多元線性 多元非線性和逐步回歸 Logistic回歸 4 煉鋼廠出鋼水時(shí)用的鋼包，在使用過程中由于鋼水及爐渣對(duì)耐火材料的浸蝕，其容積不斷增大。為此，必須了解常見的曲線函數(shù)的圖形。因此，對(duì)選擇的曲線而言，決定系數(shù)和剩余標(biāo)準(zhǔn)差都取決于殘差平方和 ，從而， 兩種選擇準(zhǔn)則是一致的，只是從兩個(gè)不同側(cè)面作出評(píng)價(jià) 。 例子 23 本章小節(jié) ? 回歸分析和相關(guān)分析目的不同 在回歸分析中，尋找的是變量之間的關(guān)系，代表這種關(guān)系的方程可能就是所期望的結(jié)果，也可能是所期望預(yù)測(cè)的均值。 Xi02 X2Yi虛擬變量回歸預(yù)測(cè) 27 ( 2 ) 具有轉(zhuǎn)折點(diǎn)的系統(tǒng)趨勢(shì)變化模型 。 31 （２）帶虛擬變量的線性回歸模型 從上述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出，由于 1979 年黨的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)政策的影響，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生了巨大的變化，農(nóng)民貨幣收入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料購買力發(fā)生了重大變異，因此，需引入虛擬變量iD來反映經(jīng)濟(jì)政策的影響。 ２ ． 帶虛擬變量的回歸模型 常見的帶虛擬變量的回歸模型有以下二種形式： 26 ( １ ) 反映政府政策變化或某種
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