【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 鈉X 2 （ g ） 焦亞硫鈉X 3 （ g ） 吸收度 y 1/ y 1 0 . 00 30 0. 6 1. 16 0 0. 86 2 2 0. 02 38 1. 2 0. 31 2 3. 20 5 3 0. 04 46 0. 4 0. 30 6 3. 26 3 4 0. 06 26 1 .0 1. 31 8 0. 75 9 5 0. 08 34 0. 2 0. 87 7 1. 14 0 6 0. 1 0 42 0. 8 0. 14 7 6. 80 3 7 0. 12 50 1. 4 0. 20 4 4. 90 2 167。 多項(xiàng)式回歸 首先做線性回歸 ， 回歸的計(jì)算程序參照例 ， 得回歸方程 y = + X1 X2 X3 回歸模型的 P值 =； 決定系數(shù) （ Rsquare） = % ； 調(diào)整的決定系數(shù)（ AdjRsq） = %。 可見(jiàn)線性回歸的效果不夠好，以下使用二次多項(xiàng)式回歸。 167。 多項(xiàng)式回歸 使用逐步回歸 ， 回歸方程的具體形式是： 2 2 20 1 1 2 2 3 3 1 1 1 2 2 2 3 3 31 2 1 2 1 3 1 3 2 3 2 3 y B B X B X B X B X B X B XB X X B X X B X X? ? ? ? ? ? ?? ? ?做變量替換轉(zhuǎn)化為 9個(gè)自變量的線性回歸 。 322331132112233322222111, ,XXXXXXXXXXXXXXX??????167。 多項(xiàng)式回歸 表 回歸變量表 X 1 X 2 X 3 X 11 X 22 X 33 X 12 X 13 X 23 y 30 38 46 26 34 42 50 900 1444 2116 676 1156 1764 2500 1. 960 167。 多項(xiàng)式回歸 這個(gè)線性回歸只有 7組觀測(cè)數(shù)據(jù)卻有 10個(gè)未知參數(shù)，需要使用逐步回歸逐個(gè)引入變量。 在 SPSS軟件逐步回歸模塊默認(rèn)的進(jìn)入變量 P值 =，剔除變量 P值 =，逐步回歸只進(jìn)行了一步就結(jié)束了，只選入了自變量 x2。為了更全面地了解回歸的效果，可以把進(jìn)入變量的條件放寬一些。 用 Option選項(xiàng)把進(jìn)入變量 P值改為 ，剔除變量 P值改為 ，重新做逐步回歸。 167。 多項(xiàng)式回歸 表 逐步回歸的輸出結(jié)果（ 2） Step 1 2 3 4 5 C on s t an t 2. 57 9 5. 95 7 7. 31 1 7. 87 3 9. 16 5 X2 Pr o b F 0. 05 16 0. 00 4 0. 23 76 0. 05 3 0. 30 34 0 . 02 1 0. 31 26 0. 03 0 0. 37 8 0. 01 6 X22 Pr o b F 0. 00 24 5 0. 10 0 0. 00 33 6 0. 03 3 0. 00 32 3 0. 04 8 0. 00 46 0. 01 9 X3 Pr o b F 0. 29 2 0. 10 7 1. 11 5 0. 16 8 1. 43 0 0. 03 3 X23 Pr o b F 0. 02 06 0. 25 1 0. 03 17 0. 03 9 X13 Pr o b F 2. 33 0. 05 8 R s qu ar e 83 . 14 92 . 12 97 . 11 98 . 73 99 . 99 167。 多項(xiàng)式回歸 22X 此時(shí)的逐步回歸共進(jìn)行了 5步 ， 依次選入了 X2， X22= ，X3， X23=X2 X3， X13= X1 X3共 5個(gè)變量 ， 共計(jì)算出 5個(gè)回歸模型 : 第一個(gè)回歸模型最先選入的是 X2， 說(shuō)明無(wú)水碳酸鈉的含量是最重要的影響因素； 第二個(gè)回歸模型再選入的是 X22= ， 進(jìn)一步說(shuō)明無(wú)水碳酸鈉的含量是最重要的影響因素 ， 并且說(shuō)明 y與 X2的關(guān)系是非線性的 222 XXy ??? 容易求出此方程在 X2=≈ 48時(shí)達(dá)極小值 y=，比第 6號(hào)實(shí)驗(yàn)值 y=。 22X167。 多項(xiàng)式回歸 再看第三個(gè)回歸方程： 3222 0 3 3 XXXy ???? 為使 y值最小 ， X3應(yīng)該最大 ， 取 X3=， X2的取值與 X3無(wú)關(guān) ， 容易求出此方程在 X2=≈ 45， X3=值 y=， 低于第 6號(hào)實(shí)驗(yàn)值 y=。 167。 多項(xiàng)式回歸 第四個(gè)回歸方程是： 22 2 3 2 37 . 8 7 3 0 . 3 1 2 6 0 . 0 0 3 2 3 1 . 1 1 5 0 . 0 2 0 6y X X X X X? ? ? ? ? 在回歸方程含有 X3的兩項(xiàng)－ X3+ X2X3中 ， 當(dāng)X2≤ 54時(shí)是 X3的減函數(shù) ， 根據(jù)對(duì)第二和第三兩個(gè)回歸方程的分析 ， 兩個(gè)方程中 X2的最優(yōu)解分別是 48和 45， 所以有理由認(rèn)為 X2≤ 54， y是 X3的減函數(shù) ， X3越大 y越小 ， 因此取 X3=。 把 X3=，解得 X2的極小值是X2=≈ 44，所以第四個(gè)回歸方程的最優(yōu)組合是 X2=44，X3=，此時(shí)最優(yōu)預(yù)測(cè)值 y=，與第三個(gè)回歸方程的最優(yōu)解基本相同。 167。 多項(xiàng)式回歸 第五個(gè)方程是： 其中包含了變量 X1， 并且是作為與 X3的交互作用形式出現(xiàn) ， 說(shuō)明 EDTA對(duì)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)本身沒(méi)有影響 ， 只是通過(guò)焦亞硫酸鈉對(duì)實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生弱的影響 。 仿照對(duì)第四個(gè)回歸方程求最優(yōu)解的方法 ， 首先確定 X1和 X3是 y的減函數(shù) ， 分別取最大值X1= X3=， 然后再解得 X2=≈41。 最優(yōu)預(yù)測(cè)值 y= － 0 ， 可以視為接近 0。 22 2 3 2 3 1 3 9 . 1 6 0 . 3 7 9 0 . 0 0 4 0 6 1 . 4 3 0 . 0 3 1 7 2 . 3 3 y X X X X X X X? ? ?167。 多項(xiàng)式回歸 比較第三 、 四 、 五這 3個(gè)回歸模型 ， 回歸方程的 決定系數(shù)分別 是： 、 、 %， 從回歸的效果看第五個(gè)回歸的效果最好 ， 但是有 6個(gè)估計(jì)參數(shù) ， 而 y的數(shù)據(jù)只有 7個(gè) ， 所以估計(jì)的誤差會(huì)較大 。 第三 、 四兩個(gè)回歸模型的實(shí)驗(yàn)條件基本相同 ， 預(yù)測(cè)值也很接近 ， 約為 ， 明顯小于第 6號(hào)實(shí)驗(yàn)的吸收度y=， 是一組穩(wěn)定的好條件 ， 見(jiàn)表 。 167。 多項(xiàng)式回歸 最 優(yōu) 搭 配 回歸 模型 X1 （ g ） X 2 （ g ） X 3 （ g ） 最優(yōu) 預(yù)測(cè)值 二 三 四 五 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 1 2 48 45 44 41 0 . 0 1 . 4 1 . 4 1 . 4 0 . 1 9 7 0 . 0 7 4 0 . 0 8 0 0 . 0 0 0 表 吸收度的最優(yōu)實(shí)驗(yàn)條件 167。 多項(xiàng)式回歸 本例的文獻(xiàn) [17]對(duì)吸收度 y值先取了倒數(shù)作為實(shí)驗(yàn)指標(biāo) ，其數(shù)值越大越好 ， 然后建立回歸方程 。 這樣做的一個(gè)好處是避免了本例回歸模型五預(yù)測(cè)值為負(fù)值的情況 ， 但是回歸方程的效果不好 。 文獻(xiàn)中得到的最優(yōu)條件是 X1=、X2=3 X3=， 和本例第五個(gè)模型相差不大 。 167。 非線性模型 一、非線性最小二乘 yi = f (xi,θ)+εi , i=1,2,…, n （ ） 其中， yi是因變量， 非隨機(jī)向量 xi=(xi1,xi2,… ， xik) ′是自變量， θ=(θ0,θ1,… ， θp )′是未知參數(shù)向量， εi是隨機(jī)誤差項(xiàng)并且滿足獨(dú)立同分布假定，即 n),2, 1,j, (i j i , 0ji , ),c ov (n , 2, 1,i ,0)E(2????????????????????jii167。 非線性模型 對(duì)非線性回歸模型 我們?nèi)允褂米钚《朔ü烙?jì)參數(shù) θ， 即求使得 ????niii xfyQ12)),(()( θθ達(dá)到最小的 θ ? ,稱為 θ 的非線性最小二乘估計(jì)。 167。 非線性模型 在假定 f 函數(shù)對(duì)參數(shù) θ 連續(xù)可微時(shí)，可以利用微分法， 建立正規(guī)方程組，求解使 Q( θ ) 達(dá)最小的 θ ? 。 將 f 函數(shù)對(duì)參數(shù) θ j 求導(dǎo)，并令為 0 ，得 p + 1 個(gè)方程： pjfxfyQ ni jjjiijjj,2,1,0 0?))?,((2?1???????????? ?? ???????稱為非線性最小二乘估計(jì)的正規(guī)方程組 也可以直接極小化殘差平方和 Q( θ ) ，求出未知參數(shù) θ 的非線性 最小二乘估計(jì) θ ? 。 167。 非線性模型 在非線性回歸中，平方和分解式 SST=SSR+SSE 不再成立。類似于線性回歸中的復(fù)判定系數(shù)， 定義非線性回歸的相關(guān)比為： SSTSSER ?? 12相關(guān)比也稱為相關(guān)指數(shù)。 167。 非線性模型 二、非線性回歸模型的應(yīng)用 例 一位藥物學(xué)家使用下面的非線性模型對(duì)藥物反應(yīng)擬合回歸模型： iii ccxccy ?????????????12001 自變量 x是藥劑量，用級(jí)別表示； 因變量 y是藥物反應(yīng)程度，用百分?jǐn)?shù)表示。 3個(gè)參數(shù) c0、 c c2都是非負(fù)的，根據(jù)專業(yè)知識(shí)， c0的上限是 100%， 3個(gè)參數(shù)的初始值取為 c0=100， c1=5， c2=。測(cè)得 9個(gè)反應(yīng)數(shù)據(jù)如下： 167。 非線性模型 x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 y(%) X1086420Y10080604020020圖 藥物反應(yīng)程度散點(diǎn)圖 167。 非線性模型 在 SPSS的 Regression菜單下點(diǎn)選 Nonlinear，進(jìn)入非線性回歸對(duì)話框，將 y點(diǎn)入因變量框，在 model Expression框中輸入回歸函數(shù) c0c0/(1+(x/c2)**c1),然后點(diǎn) Parameters進(jìn)入?yún)?shù)設(shè)置框賦給未知參數(shù)初值。 167。 非線性模型 Iteration Residual SS C0 C1 C2 1 2 3 4 5 6