spss實驗報告-線性回歸-曲線估計(專業(yè)版)
【正文】 進一步進行KS檢驗。方差膨脹因子VIF值均小于10，多重共線性已消除。(1) 選擇【分析】→【回歸】→【線性】，彈出“線性回歸”對話框。本實驗針對本質線性模型進行。二、 準備知識1. 非線性模型的基本內容變量之間的非線性關系可以劃分為 本質線性關系和本質非線性關系。四、 實驗步驟及結果分析1. 確定非線性回歸模型的類型有上述分析過程確定要建立的回歸模型為：式中，Y為自變量，K,L,E為解釋變量，A為常數(shù)項。本例中，變量lnK和lnE的VIF值都大于10，說明它們與其他解釋變量之間有嚴重的多重共線性，不符合經典假設，需要修正。其他不變，點擊【繼續(xù)】→【確定】。進一步用Spearman等級相關檢驗分析是否存在異方差。5. 消除殘差的自相關對于自相關的處理方法，其基本思想是通過一些數(shù)學轉化，對數(shù)據(jù)進行處理，消除數(shù)據(jù)的自相關性，在對參數(shù)進行估計。“方法”下拉框中有5個選項，此處先選擇“進入”，即所選變量全部強行進入回歸模型。對上式兩邊取自然對數(shù)得到 上式具有一般線性回歸方程的形式，因而用多元線性回歸的方法來處理。4. 掌握建立合適曲線模型的判斷依據(jù)。根據(jù)CD函數(shù)的假定，一般情形，均在0和1之間，但當，中有負數(shù)時，說明這種投入量的增長，反而會引起GDP的下降，當，中出現(xiàn)大于1的值時，說明這種投入量的增加會引起GDP成倍增加，這在經濟學現(xiàn)象中都是存在的。 但是， 變量lnK、lnL、所以這幾個變量對方程的影響都很顯著，說明該變量對方程影響不顯著，回歸模型是無效的。有duDW4dU，認為殘差序列間不存在一階自相關。 五、 實驗總結根據(jù)上述分析，采用逐步回歸法得到最后確定的回歸方程：其中代入上式得回歸方程為： (i=1,2, …,21)將上式同時取以e為底數(shù)進行指數(shù)變換得到非線性模型中的本質線性關系的方程： 根據(jù)所
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