回歸-時間序列判別分析-在線瀏覽
2025-03-22 00:35本頁面
【正文】 2?1 ?? 用 的回歸值 作為 的預(yù)測值，同時 的置信水平為 的預(yù)測區(qū)間為 200122120012211 ( )? ?[ ( 2 ) 1 ,()1 ( )? ? ( 2 ) 1 ]()e niie niixxy t nnxxxxy t nnxx?????????? ? ? ???? ? ? ????0y 1 ?? 0 0 1 0? ??yx????0y0 用最小二乘法尋找參數(shù) 的估計值，使離差平方和達(dá)極小 經(jīng)整理后 ,得正規(guī)方程組 ???????????? ? ???? ? ???nininiiiiiniiniiyxxxyxn1 1 11201110?)(?)(?)(?????1,0?? ?? ???????? niiiniii xyxyQ1210,121010 )(min )??()?,?(10?????? ?????????????????????????????0)??(2?0)??(2?110111110000niiiiniiixxyQxyQ?????????? 得到的解為： 我們記： 則解可以表示為： ???????????????????211110)())((???niiiniixxyyxxxy???? ?? ????? niniiixx xnxxxL1 1222 )()( ?????????niiiniiixy yxnyxyyxxL11))((????????xxxy LLxy/???110??? 多元線性回歸模型 有多個自變量的線性回歸模型稱為多元線性回歸模型。為此，銷售部的研究人員收集了過去 30個銷售周期（每個銷售周期為 4周）公司生產(chǎn)的牙膏的銷售量、銷售價格、投入的廣告費用，以及同期其它廠家生產(chǎn)的同類牙膏的市場平均銷售價格，分析牙膏銷售量與其它因素的關(guān)系，為制訂價格策略和廣告投入策略提供數(shù)量依據(jù)。在 spss中畫出 y與 x1的散點圖。 由圖中我們大致可以看出差價 x1與銷量 y是線性關(guān)系。 所以我們可以認(rèn)為 y與 x x2的關(guān)系是線性的。 其中 R方 = y的 %可以有模型確定。所以可以認(rèn)為模型是可以用的。 由上面的回歸方程我們可以看到 x2的系數(shù)靠近 0，也就是說其實銷量 Y的值跟 x2的線性關(guān)系不是那么明顯的，即說明這個回歸方程式可以改進的，其實我們可以從 y跟 x2的散點圖在 x2=彎曲的，所以我們對模型進行改進 y=ax2+bx2*x2+c 用 spss得到改進的結(jié)果
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