回歸預(yù)測的管理模型(編輯修改稿)
2025-03-08 00:36 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 （ 1）l 根據(jù)下表資料預(yù)測 2023年變量值。觀察年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2023 2023時序 (x) 1 2 3 4 5 6 7 8觀察值(y) 一元非線性回歸預(yù)測案例研究（ 2）l 根據(jù)上表可繪制出時間序列的散點(diǎn)圖如下： 一元非線性回歸預(yù)測案例研究（ 3）l 所以在本例中，預(yù)測模型的類型應(yīng)該是指數(shù)曲線。即有： 一元非線性回歸預(yù)測案例研究（ 4）l 由最小二乘法有： 多元線性回歸預(yù)測l 二元一次線性回歸預(yù)測l 多元線性回歸方程的矩陣解法 二元一次線性回歸預(yù)測（ 1）l 二元一次線性回歸的預(yù)測模型是：l 二元一次線性回歸的正規(guī)方程是： 二元一次線性回歸預(yù)測（ 2）l 例：根據(jù)下表進(jìn)行二元一次線性回歸預(yù)測。時序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 合計516 557 641 682 736 813 824 901 1115 1410 8195 46949 56 63 66 77 96 99 113 162 225 1006 220 133443 二元一次線性回歸預(yù)測（ 3）l 將有關(guān)數(shù)據(jù)代入到正規(guī)方程，得到： 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 1）l 設(shè)有多元一次線性方程組如下所示： 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 2）l 所以有： 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 3）l 所以有： 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 4）l 例：若有如下資料，請求回歸方程。時序 因變量 (y) 自變量 (x1) 自變量 (x2)1 10 2 12 12 2 23 17 8 104 13 2 45 15 6 86 10 3 47 14 5 78 12 3 39 16 9 1010 18 10 11 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 5）l 本例計算過程如下： 多元線性回歸方程的矩陣解法（ 6）相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表 1 11 21 2 12 22 3 13 23 4
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