第五章回歸分析預測法-經(jīng)營管理(編輯修改稿)
2024-09-19 18:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 不存在線性關系。 四、 回歸方程沒有通過檢驗的原因 定性分析選擇的各變量間，本來不存在因果關系。定性分析設想不準確。 選擇的變量間存在因果關系，但還存在其它起著更重要作用的變量尚未列入模型之中。 選擇變量之間的關系是非線性關系。 五、 利用檢驗通過的回歸方程進行預測 y=+ 7 點估計值：若給定 x 值，則 y 的預測值為 +*58= 區(qū)間估計： 標準誤差： S=sqrt((∑ e^2)/(nm)) 第二節(jié) 一元非線性回歸分析預測法 思路：與一元線性回歸分析基本相同。即通過變量替換將非線性方程轉(zhuǎn)化為線性方程；使用最小二乘法建立線性回歸方程；在通過逆變換將線性方程轉(zhuǎn)化為非線性方程。 函數(shù)的線性變換及逆變換是個數(shù)學問題，不講了。 例題，參見 160 頁：航空貨物周轉(zhuǎn)量 =a*（社會總產(chǎn)值） α 196 頁， SB 機場空運需求預測 202 頁，利雅得國際機場業(yè)務量預測 第三節(jié) 多元回歸分析 一、 思路 多元非線性回歸分析 —— 轉(zhuǎn)換為多元線性回歸分析，多元線性 回歸分析，與一元線性回歸分析基本相同，只是在自變量的選定上、求解回歸方程及統(tǒng)計檢驗等方面比一元回歸要復雜一些。 設多元線性回歸模型為： y=b0+b1*x1+b2*x2+…… +bm*xm 二、 參數(shù)求法為最小二乘法： 8 min∑（ yi（ b0+b1*x1i+b2*x2i+…… +bm*xmi ）） 2 分別對 bj 求偏導數(shù)，偏導數(shù)等于 0 時，上式取得最小值。 可以得到 m+1 個關于 bj 的標準方程，使用線性代數(shù)中的行列式解法，可以求出回歸系數(shù) bj。 以二元回歸分析為例，說明多元回歸方程的建立 定性判斷得知，因變量 Y與自變量 X1, X2 存在線性相關關系。模型形式為： y=b0+b1*x1+b2*x2 確定回歸系數(shù) b0、 b b2，最小二乘法。分別對 b0、 b b2求偏導，令偏導數(shù) =0，構(gòu)成如下方程組： ??????????????????????????????????????????????????iiiiiiiiiiiiiiiniiiiiniiiiiniiiixyxbxxbxbxyxxbxbxbyxbxbnbxxbxbbybGxxbxbbybGxbxbbybG22222112012122111022110122211021122110112211000))((20))((20)1)((2整理得：???????????????????))(()()())(())((221121122
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