回歸分析法培訓教材(6sigma基礎培訓教材)(存儲版)
【正文】 點小小努力的積累。 上午 2時 32分 47秒 上午 2時 32分 02:32: ? 楊柳散和風，青山澹吾慮。 2023年 2月 上午 2時 32分 :32February 2, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 :32:4702:32:47February 2, 2023 ? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 上午 2時 32分 :32February 2, 2023 ? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 上午 2時 32分 47秒 上午 2時 32分 02:32: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 02:32:4702:32:4702:322/2/2023 2:32:47 AM ? 1以我獨沈久，愧君相見頻。因此，建立雙曲線模型，對雙曲線模型進行線性變換，得一元線性回歸模型： yi= a+bxi ； 非線性回歸分析法 ② 模型參數估計 ，將雙曲線模型變換后的模型，可以像前面的一元線性回歸模型采用最小二乘法對模型參數進行估計： 得回歸模型為： y＝ ﹣ ＋ ，將其轉換后代回得預測模型： 非線性回歸分析法 ③ 回歸檢驗 (R檢驗 ) 相關系數為 ，說明本問題中研究的商品流通費用水平與商品零售額之間存在高度相關關系，用雙曲線回歸模型來描述它們之間的關系是恰當的。 1） R檢驗。 ⑥ 計算預測值。 ? T ??一元線性回歸分析法 回歸檢驗 F檢驗的一般步驟如下 :① 計算 F值；②對于給定的顯著水平 a，查自由度為 1， n2的 F分布的臨界值表，得臨界值： ；③比較 T值與 值的大小，如果 則認為線性回歸顯著，一元回歸模型成立，否則認為線性回歸不顯著，一元回歸模型不成立。 回歸分析的主要內容是： ，確定這些變量（參數）間的定量關系（回歸模型）； ； ，判斷變量的顯著性（即哪些是顯著的，哪些不是，顯著的保留，不顯著的忽略）； 回歸分析概述 回歸分析概述 回歸分析的類型 （ 1）按模型中自變量數劃分：一元線性回歸模型和多元線性回歸模型； （ 2）按模型中變量關系劃分：線性回歸模型和非線性回歸模型； （ 3）按模型中有無虛擬變量劃分：普通回歸模型和虛擬變量回歸模型； （ 4）按自變量與時間關系劃分：與時間無關的相關關系、相對時間的滯后性的相關關系、時間序列關系。 一元線性回歸分析法 ② 計算一元線性回歸的相關數據如表 52所示。 多元線性回歸分析法 多元線性回歸分析法 回歸檢驗 檢驗規(guī)則：復相關系數檢驗根據給定的顯著性水平查出相關
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