數(shù)學(xué)建模多元回歸分析(參考版)
2025-01-18 04:59本頁(yè)面
【正文】 直線模型略好于指數(shù)模型 9 31 三峽大學(xué)理學(xué)院 于 林 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 本章小結(jié) 1. 相關(guān)系數(shù)與相關(guān)分析 2. 一元線性回歸模型 、 回歸方程與估計(jì)的回歸方程 3. 多元線性回歸模型 、 回歸方程與估計(jì)的回歸方程 4. 回歸方程與回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 5. 非線性回歸的線性化 5. 用 Excel 進(jìn)行回歸分析 結(jié) 束 。 試擬合適當(dāng)?shù)哪Ｐ?。 = ? + b x39。 = 1/y， x39。 = ? + b x39。 1. 基本形式： 3. 圖像 b 0 b 0 9 26 三峽大學(xué)理學(xué)院 于 林 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 幾種常見(jiàn)的非線性模型 ? 對(duì)數(shù)函數(shù) 2. 線性化方法 ? x39。= 1/x, 則有 y39。 1. 基本形式： 3. 圖像 0b 1 b ? 1 b = 1 1b 0 b 1 b =1 9 25 三峽大學(xué)理學(xué)院 于 林 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 幾種常見(jiàn)的非線性模型 ? 雙曲線函數(shù) 2. 線性化方法 ? 令： y39。= lg x， 則 y39。 = ln? + b x 1. 基本形式： 3. 圖像 b ? 0 b ? 0 9 24 三峽大學(xué)理學(xué)院 于 林 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 幾種常見(jiàn)的非線性模型 ? 冪函數(shù) 2. 線性化方法 ? 兩端取對(duì)數(shù)得： lg y = lg? + b lg x ? 令： y39。 9 19 三峽大學(xué)理學(xué)院 于 林 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 一個(gè)二元線性回歸的例子 (Excel 輸出的結(jié)果 ) SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計(jì)Multiple R R Square Adjusted R Square 標(biāo)準(zhǔn)誤差 觀測(cè)值 10方差分析df SS MS F Significance F回歸分析 2 殘差 7 總計(jì) 9 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95%Intercept X Variable 1 X Variable 2 11)1(1 22???????pnnRR調(diào)整1)?(12??????pnyySniiy9 20 三峽大學(xué)理學(xué)院 于 林 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 一個(gè)二元線性回歸的例子 (計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果解釋 ) 1. 銷售額與人口數(shù)和年人均收入的二元回歸方程為 2. 多重判定系數(shù) R2= ；調(diào)整后的 R2= 3. 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) ? F = F(2,7)=， 回歸方程顯著 4. 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
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