統(tǒng)計(jì)回歸模型舉例ppt課件-在線瀏覽
2025-06-20 04:20本頁(yè)面
【正文】 變量 y的影響是相互獨(dú)立的。,x239。 (x1.*x2)39。 ? [b,bint,r,rint,stats]=regress(y39。 ? 預(yù)測(cè)比較： ? x1=。 ? Y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(4)*(x2.^2)+b(5)*(x1.*x2) ? Y = 兩模型銷(xiāo)售量預(yù)測(cè) 比較 21422322110 ????? xxxxxy ????? ?????22322110 ????? xxxy ???? ???? ?y (百萬(wàn)支 ) 區(qū)間 [， ] 區(qū)間 [， ] ?y (百萬(wàn)支 ) 控制價(jià)格差 x1=，投入廣告費(fèi) x2= 預(yù)測(cè)區(qū)間長(zhǎng)度更短 略有增加 y?完全二次多項(xiàng)式模型 ??????? ??????? 22521421322110 xxxxxxy x=[x139。]。,39。) 運(yùn)行結(jié)果： beta = rmse = 剩余標(biāo)準(zhǔn)差為 小，說(shuō)明回歸模型的顯著性比較好。他們認(rèn)為目前公司人員的薪金總體上是合理的，可以作為建模的依據(jù)。 例 2 軟件開(kāi)發(fā)人員的薪金 編號(hào) 薪金 資歷 管理 教育 編號(hào) 薪金 資歷 管理 教育 1 13876 1 1 1 13 19800 3 1 3 2 11608 1 0 3 14 11417 4 0 1 3 18701 1 1 3 15 20263 4 1 3 4 11283 1 0 2 16 13231 4 0 3 5 11767 1 0 3 17 12884 4 0 2 6 20872 2 1 2 18 13245 5 0 2 7 11772 2 0 2 19 13677 5 0 3 8 10535 2 0 1 20 15965 5 1 1 9 12195 2 0 3 21 12366 6 0 1 10 12313 3 0 2 22 21352 6 1 3 11 14975 3 1 1 23 13839 6 0 2 12 21371 3 1 2 24 22884 6 1 2 編號(hào) 薪金 資歷 管理 教育 編號(hào) 薪金 資歷 管理 教育 25 16978 7 1 1 36 16882 12 0 2 26 14803 8 0 2 37 24170 12 1 3 27 17404 8 1 1 38 15990 13 0 1 28 22184 8 1 3 39 26330 13 1 2 29 13548 8 0 1 40 17949 14 0 2 30 14467 10 0 1 41 25685 15 1 3 31 15942 10 0 2 42 27837 16 1 2 32 23174 10 1 3 43 18838 16 0 2 33 23780 10 1 2 44 17483 16 0 1 34 25410 11 1 2 45 19207 17 0 2 35 14861 11 0 1 46 19346 20 0 1 ? 分析與假設(shè) —— 按照常識(shí)，薪金自然隨著資歷（年）的增長(zhǎng)而增加，管理人員的薪金應(yīng)高于非管理人員，教育程度越高薪金也越高。是隨是待估計(jì)的回歸系數(shù)，其中 ??????????32103322110,????? xxxy ? y=[13876 11608 18701 11283 11767 20872 11772 10535 12195 12313 14975 21371 19800 11417 20263 13231 12884 13245 13677 15965 12366 21352 13839 22884 16978 14803 17404 22184 13548 14467 15942 23174 23780 25410 14861 16882 24170 15990 26330 17949 25685 27837 18838 17483 19207 19346]。 ? x2=[1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0]。 ? x=[ones(46,1),x139。,x339。 ? [b,bint,r,rint,stats]=regress(y39。 ? 回歸模型為： 321 6 1 5 9 9 3 3 xxxy ????5 10 15 20 25 30 35 40 45 4 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0010002022300040005000R e s i d u a l C a s e O r d e r P l o tResidualsC a s e N u m b e r殘差分析： Rcoplot(r,rint) ? 模型修正 ? 在上述模型中，資歷、管理、學(xué)歷對(duì)薪金的影響都是獨(dú)立的。,x239。,(x2.*x3)39。 ? [b,bint,r,rint,stats]=regress(y39。 ????????，其它，大學(xué)，其它，中學(xué)010143 xx表示研究生用表示大學(xué)用表示這樣中學(xué)用01,00,1435343??????xxxxxx為了表示三種教育程度，也可引進(jìn)兩個(gè) 0—— 1變量來(lái)表示： 隨機(jī)誤差。 x1=[1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6 7 8 8 8 8 10 10 10 10 11 11 12 12 13 13 14 15 16 16 16 17 20]。 X3=[1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1]。 x=[ones(46,1),x139。,x3‘,x4‘]。,x) ? b = ? ? ? ? ? stats = ? ? 0 ? 4321 4 9 9 8 8 4 1 0 3 2 xxxxy ?????R2= F= p 所以模型的顯著性較好。事實(shí)上，管理與學(xué)歷對(duì)薪金應(yīng)具有交叉影響，為此增加交叉項(xiàng) x2x3,x2x4,得模型 425325443322110 xxxxxxxxy ??????? ???????模型求解： X=[x (x2.*x3)39。]。,X) ? b = ? ? ? ? ? ? ? stats = , ? ,
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