回歸預(yù)測(cè)法ppt課件-資料下載頁
2025-05-06 22:03本頁面
【正文】 ibray ????雙曲線： 二次曲線： 對(duì)數(shù)： 三角函數(shù)： 指數(shù)： 冪函數(shù)： 邏吉斯函數(shù)： 修正指數(shù)： iii xy ??? ???121二、 常 見 的 非 線 性 函 數(shù) 類 型 1．直接換元法（對(duì)數(shù)線性轉(zhuǎn)換） 2．間接換元法 3．不可線性轉(zhuǎn)換的非線性回歸模型 模型兩邊直接取對(duì)數(shù)，主要用于非線性參數(shù) 只對(duì)自變量進(jìn)行變換，主要用于線性參數(shù) 變換后模型性質(zhì)或規(guī)律發(fā)生變化 . 三、非線性回歸模型的線性轉(zhuǎn)換 原模型 代 換 代換原模型 雙曲線 二次曲線 對(duì)數(shù)模型 三角函數(shù) 指數(shù)模型 指數(shù)模型 iii xy ??? ???121ii xx1??iii xy ??? ???? 21iiii xxy ???? ???? 23212ii xx ?? iiii xxy ???? ????? 321iii xy ??? ??? ln21ii xx ln?? iii xy ??? ???? 21??? ??? ii xy si n21 ii xx s in?? iii xy ??? ???? 21ixi aby ?? bBaAyybxayiiiilglg,?lg?lglg?lg??????iBxAy ???iii xxi ey ???? ???? 22110 iiiiii yy xxy lnlg 22110?? ???? ????iiii xxy ???? ?????? 321冪函數(shù)模型 bii axy ??iiiiiixxaayyxbaylglg,?lg?lnlg?lg???????ii xbay ??????參數(shù)估計(jì) 一元線性回歸 OLS法 多元線性回歸 OLS法 一元線性回歸 OLS法 一元線性回歸 OLS法 高斯 牛頓迭代法 高斯 牛頓迭代法 高斯 牛頓迭代法 、決定指數(shù)檢驗(yàn) 相關(guān)性檢驗(yàn)； 準(zhǔn)確性檢驗(yàn)。 四、非線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 1，非線性回歸模型的選擇與轉(zhuǎn)換 ２，模型還原：轉(zhuǎn)換后的模型只能用于估計(jì)參數(shù)和推算預(yù)測(cè)值，不可進(jìn)行分析。 五、非線性模型線性轉(zhuǎn)換應(yīng)該注意的問題 :研究目的 。 :簡化模型及參數(shù)估計(jì)方法 。 ：研究目的、相關(guān)指數(shù)、 剩余方差 。 。 1．回歸 殘差 的表現(xiàn) 一、殘差分析 殘差的大小； 殘差的分布； 近期殘差。 ２．產(chǎn)生原因 自變量不足； 模型選擇不當(dāng)； 經(jīng)濟(jì)變量有明顯趨勢(shì)； 因果相關(guān)中的滯后性。 應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)法時(shí)應(yīng)注意的問題 3，測(cè)定方法： DW 統(tǒng)計(jì)量 ： 加入新變量 一級(jí)差分 取變量的對(duì)數(shù)形式 加入時(shí)間虛似變量 ２，消除多重共線的方法：刪除、變換。 ３，要求： 變量凈回歸系數(shù)的 t 統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于 1； 刪除變量后多重決定系數(shù)減少甚微； 平均；發(fā)展速度； 相對(duì)（人均）； 增長量；對(duì)數(shù) 二，多重共線性 １，多重共線的表現(xiàn) 回歸系數(shù)的符號(hào)和值與經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)不符； 改變模型形式后判定系數(shù)的值不能明顯提高。 三、模型的外推預(yù)測(cè) ? 以定性分析為前提； ? 避免回歸預(yù)測(cè)中的任意外推； ? 應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料 。
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