回歸分析法培訓(xùn)教材(6sigma基礎(chǔ)培訓(xùn)教材)-文庫(kù)吧資料
2025-01-18 02:46本頁(yè)面
【正文】 得回歸模型為： y＝ ﹣ ＋ ，將其轉(zhuǎn)換后代回得預(yù)測(cè)模型： 非線性回歸分析法 ③ 回歸檢驗(yàn) (R檢驗(yàn) ) 相關(guān)系數(shù)為 ，說明本問題中研究的商品流通費(fèi)用水平與商品零售額之間存在高度相關(guān)關(guān)系，用雙曲線回歸模型來描述它們之間的關(guān)系是恰當(dāng)?shù)?。若根?jù)科學(xué)方法測(cè)算， 2023年時(shí)消費(fèi)人口達(dá)到 570萬，蔬菜年平均 價(jià)格為 ，副食年人均消費(fèi)量為 ，那么 2023年的蔬菜消費(fèi)量可以預(yù)測(cè)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(duì)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(shí)，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(duì)數(shù)曲線回歸模型 非線性回歸分析法 模型變換與參數(shù)估計(jì) 非線性回歸分析法 實(shí)例 53 某企業(yè) 1999年～ 2023年的商品零售額和商品流通費(fèi)用水平 yi如表 5–8所示，試根據(jù)表中的資料，擬合適當(dāng)?shù)幕貧w分析模型分析商品零售額和商品流通費(fèi)用水平關(guān)系，在對(duì)未來幾年零售額預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)相應(yīng)的商品流通水平。因?yàn)?F＞ Fa，所以 F檢驗(yàn)通過。 多元線性回歸分析法 2） F檢驗(yàn)（回歸方程顯著性檢驗(yàn)）。 1） R檢驗(yàn)。 ? ??多元線性回歸分析法 實(shí)例 52 某地區(qū)的蔬菜消費(fèi)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(jià)格、副食年人均消費(fèi)量等有關(guān)，經(jīng)分析決定保留人口數(shù)、蔬菜價(jià)格和副食年人均消費(fèi)量三個(gè)因素，對(duì)蔬菜未來三年的消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。 多元線性回歸分析法 回歸檢驗(yàn) T檢驗(yàn)的一般步驟如下 :① 計(jì)算 T值；②對(duì)于給定的顯著水平 a，查自由度為 nk1的 T分布的臨界值表，得臨界值： ， ③比較 ti值與 值的大小，如果 |ti|＞ ta ,則認(rèn)為認(rèn)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。 ?iy多元線性回歸分析法 確定模型參數(shù)（最小二乘法） （ 1）求離差平方和： （ 2）由微積分的極值原理，分別對(duì) b0、 b b … bi、求一階偏導(dǎo)數(shù)，并令其等于零，然后求解含有 k1個(gè)未知參數(shù)的線性方程組得出
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