回歸分析法培訓(xùn)教材(6sigma基礎(chǔ)培訓(xùn)教材)(編輯修改稿)
2025-02-01 02:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 值的大小，如果 |ti|＞ ta ,則認為認為回歸系數(shù) bi與 0有顯著差異，相應(yīng)的自變量 xi必須保留在回歸方程中；否則相應(yīng)的自變量 xi必須從回歸方程中刪除。 ?多元線性回歸分析法 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 k， nk1的 F分布的臨界值表，得臨界值： ；③比較 F值與 值的大小，如果 則認為線性回歸顯著，多元線性回歸模型成立，否則認為線性回歸不顯著，多元線性回歸模型不成立。 ? ??多元線性回歸分析法 實例 52 某地區(qū)的蔬菜消費量與許多因素有關(guān)，如與該地區(qū)的人口數(shù)、可支配收入、蔬菜價格、副食年人均消費量等有關(guān)，經(jīng)分析決定保留人口數(shù)、蔬菜價格和副食年人均消費量三個因素，對蔬菜未來三年的消費量進行預(yù)測。 ① 明確預(yù)測目的，即預(yù)測要解決什么問題，包括弄清預(yù)測對象及可以定量描述它的指標，在本例中，預(yù)測對象是某地區(qū)的蔬菜需求量； ② 選擇合適的自變量，根據(jù)對相關(guān)自變量（即對銷售量影響的因素）的顯著性影響的評價，確定三個自變量：人口數(shù)、蔬菜年平均價格、副食品年人均消費量； ③ 根據(jù)相關(guān)判斷建立三元線性回歸模型，并計算三元線性回歸模型的相關(guān)數(shù)據(jù)，填入表 54中； ④ 建立三元線性回歸方程： 多元線性回歸分析法 多元線性回歸分析法 ⑤ 回歸檢驗。 1） R檢驗。相關(guān)系數(shù)計算如表 5–5所示，將相關(guān)數(shù)據(jù)代入 R中： ，相關(guān)系數(shù) R為 ，表明自變量與因變量之間高度正相關(guān)；三元線性回歸方程可以用于對蔬菜未來的需求量進行預(yù)測。 多元線性回歸分析法 2） F檢驗（回歸方程顯著性檢驗）。 若以顯著性水平 a＝ ，查自由度為 3， 6的 F分布臨界值表，得臨界值 Fa＝ 。因為 F＞ Fa，所以 F檢驗通過。 ⑥ 確定預(yù)測值。若根據(jù)科學(xué)方法測算， 2023年時消費人口達到 570萬，蔬菜年平均 價格為 ，副食年人均消費量為 ，那么 2023年的蔬菜消費量可以預(yù)測為： 多元線性回歸分析法 )( 2023 億千克???????? yiy多元線性回歸分析法 非線性回歸分析法 非線性回歸模型 （ 1）雙曲線回歸模型 （ 2）對數(shù)曲線回歸模 非線性回歸分析法 非線性回歸模型 （ 3）指數(shù)曲線回歸模型 有時，參數(shù) b也可以寫成自然數(shù) e為底的指數(shù)形式，即 （ 4）對數(shù)曲線回歸模型
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