【總結(jié)】第九章非線性回歸醫(yī)學(xué)研究中X和Y的數(shù)量關(guān)系常常不是線性的,如毒物劑量與動(dòng)物死亡率,人的生長(zhǎng)曲線,藥物動(dòng)力學(xué)等,都不是線性的。如果用線性描述將丟失大量信息,甚至得出錯(cuò)誤結(jié)論。這時(shí)可以用曲線直線化估計(jì)(Curveestimation)或非線性回歸(Nonlinearregression)方法
2025-05-03 04:47
【總結(jié)】應(yīng)用MATLAB進(jìn)行非線性回歸分析摘要早在十九世紀(jì),英國(guó)生物學(xué)家兼統(tǒng)計(jì)學(xué)家高爾頓在研究父與子身高的遺傳問題時(shí),發(fā)現(xiàn)子代的平均高度又向中心回歸大的意思,使得一段時(shí)間內(nèi)人的身高相對(duì)穩(wěn)定。之后回歸分析的思想滲透到了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的其他分支中。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展,各種統(tǒng)計(jì)軟件包的出現(xiàn),回歸分析的應(yīng)用就越來(lái)越廣泛?;貧w分析處理的是變量與變量間的關(guān)
2025-06-23 16:27
【總結(jié)】第二章一元線性回歸模型§回歸分析概述§一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)§一元線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)§一元線性回歸模型的應(yīng)用:預(yù)測(cè)§實(shí)例:時(shí)間序列問題§回歸分析概述一、回歸分析的基本概念二、總體回歸函數(shù)
2025-01-19 19:42
【總結(jié)】,SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,第一頁(yè),共二十五頁(yè)。,8.4SPSS在非線性回歸分析中的應(yīng)用,8.4.1非線性回歸分析的基本原理非線性回歸分析是探討因變量和一組自變量之間的非線性相關(guān)模型的統(tǒng)計(jì)方法...
2024-11-19 06:29
【總結(jié)】第四章非線性回歸模型的線性化因變量和解釋變量之間的線性關(guān)系,包括參數(shù)線性和解釋變量線性兩種。至今,線性總體回歸模型的一般形式為其中:Y是被解釋變量,X1,…,XK是解釋變量。此時(shí),被解釋變量既是解釋變量的線性函數(shù),也是相應(yīng)參數(shù)的線性函數(shù)。我們又稱之為標(biāo)準(zhǔn)的線性回歸模型。實(shí)際應(yīng)用中,只有很少一部分經(jīng)濟(jì)變量之間存在上述這
2025-05-06 18:09
【總結(jié)】123456432112345643211234564321正向直線關(guān)系負(fù)向直線關(guān)系曲線關(guān)系直線關(guān)系是兩變量間最簡(jiǎn)單的一種關(guān)系。
2025-01-16 19:12
【總結(jié)】支持向量機(jī)非線性回歸通用MATLAB源碼支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以用來(lái)做非線性回歸擬合,但它們的原理是不相同的,支持向量機(jī)基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化理論,普遍認(rèn)為其泛化能力要比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)。大量仿真證實(shí),支持向量機(jī)的泛化能力強(qiáng)于BP網(wǎng)絡(luò),而且能避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷——訓(xùn)練結(jié)果不穩(wěn)定。本源碼可以用于線性回歸、非線性回歸、非線性函數(shù)擬合、數(shù)據(jù)建模、預(yù)測(cè)、分類等多種應(yīng)用場(chǎng)合,GreenSim團(tuán)隊(duì)
2025-06-26 19:42
【總結(jié)】實(shí)驗(yàn)六用SPSS進(jìn)行非線性回歸分析例:通過對(duì)比12個(gè)同類企業(yè)的月產(chǎn)量(萬(wàn)臺(tái))與單位成本(元)的資料(如圖1),試配合適當(dāng)?shù)幕貧w模型分析月產(chǎn)量與單位成本之間的關(guān)系圖1原始數(shù)據(jù)和散點(diǎn)圖分析一、散點(diǎn)圖分析和初始模型選擇在SPSS數(shù)據(jù)窗口中輸入數(shù)據(jù),然后插入散點(diǎn)圖(選擇Graphs→Scatter命令),由散點(diǎn)圖可以看出,該數(shù)據(jù)配合線性模型、指數(shù)模型、對(duì)數(shù)模型
2025-06-26 06:53
【總結(jié)】第2章一元線性回歸2.1一元線性回歸模型2.2參數(shù)的估計(jì)2.3最小二乘估計(jì)的性質(zhì)2.4回歸方程的顯著性檢驗(yàn)2.5殘差分析2.6回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)2.7預(yù)測(cè)和控制2.8本章小結(jié)與評(píng)注01,??2.1一元線性回歸模型例2.
2025-07-20 09:18
【總結(jié)】一元線性回歸分析的應(yīng)用——以微生物生長(zhǎng)與溫度關(guān)系為例摘要:一元線性回歸預(yù)測(cè)法是分析一個(gè)因變量與一個(gè)自變量之間的線性關(guān)系的預(yù)測(cè)方法。應(yīng)用最小二乘法確定直線,進(jìn)而運(yùn)用直線進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文運(yùn)用一元線性回歸分析的方法,構(gòu)建模型并求出模型參數(shù),對(duì)分析結(jié)果的顯著性進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn),從而了微生物生長(zhǎng)與溫度間的關(guān)系。關(guān)鍵詞:一元線性回歸分析;最小二乘法;假
2025-06-18 23:35
【總結(jié)】第二章一元線性回歸習(xí)題補(bǔ)充1、微觀金融學(xué)和投資學(xué)中很重要的資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM),需要知道值,股票的大于1的股票稱為進(jìn)攻型股票,小于1的股票稱為防衛(wèi)型股票。觀察個(gè)股的價(jià)格變化與指數(shù)的價(jià)格走勢(shì),會(huì)發(fā)現(xiàn)在大多數(shù)情況下,當(dāng)指數(shù)上升,個(gè)股的價(jià)格也上升,反之,當(dāng)指數(shù)下降時(shí),個(gè)股的價(jià)格也下降。如果我們用價(jià)格(指數(shù))環(huán)比增長(zhǎng)率來(lái)表示收益率,即:其中是個(gè)股價(jià)格,是指
2025-06-07 13:40
【總結(jié)】本資料來(lái)源第四章統(tǒng)計(jì)分析模型§4-1回歸分析概述(1)如何確定因變量與自變量之間回歸的模型(2)如何根據(jù)樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)并檢驗(yàn)回歸模型及其未知參數(shù)(3)根據(jù)自變量的已知值或給定值來(lái)估計(jì)和預(yù)測(cè)因變量的條件平均值,并給出預(yù)測(cè)精度等回歸分析內(nèi)容最小二乘法(OLSE)1、確定回歸
2025-02-18 00:17
【總結(jié)】··············xy第十章相關(guān)分析與一元線性回歸分析第一節(jié)相關(guān)分析和回歸分析概述第二節(jié)相關(guān)分析第三節(jié)一元線性回歸分析
2025-05-14 23:57
【總結(jié)】第二章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:一元線性回歸模型TheClassicalSingleEquationEconometricModel:SimpleLinearRegressionModel本章內(nèi)容?回歸分析概述?一元線性回歸模型的基本假設(shè)?一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)?一元線性回歸模型的檢驗(yàn)
2025-04-29 06:45
【總結(jié)】數(shù)據(jù)分析(方法與案例)統(tǒng)計(jì)學(xué)不要過于教條地對(duì)待研究的結(jié)果,尤其當(dāng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量受到懷疑時(shí)?!狣amodar統(tǒng)計(jì)名言第9
2024-10-13 13:35