spss在非線性回歸分精講-在線瀏覽
2024-11-19 06:29本頁面
【正文】 p04：輸入回歸方程 在【Model Expression（模型表達(dá)式）】文本框中輸入需要擬合的方程式，該方程中包含自變量、參數(shù)變量和常數(shù)等。同時(shí)，擬合方程模型中的函數(shù)可以從【Function（函數(shù)組）】列表框里選入；方程模型的運(yùn)算符號可以用鼠標(biāo)從窗口“數(shù)字符號”顯示區(qū)中點(diǎn)擊輸入。該對話框用來選擇損失函數(shù)來確定參數(shù)的迭代算法。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,Sum of squared residuals：系統(tǒng)默認(rèn)項(xiàng)，基于殘差平方和最小化的迭代算法。在下面文本輸入框中輸入相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量的表達(dá)式，這里稱為損失函數(shù)。可以從左下角的【Parameters（參數(shù)）】列表框中選擇已定義的參數(shù)進(jìn)入損失函數(shù)。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,Step06：參數(shù)取值范圍選擇 單擊【Constraints】按鈕，將打開如下圖所示的對話框。 Unconstrained：無約束條件，系統(tǒng)默認(rèn)項(xiàng)。參數(shù)的取值范圍用不等式“=，=”來定義。,第九頁，共二十五頁。它表示要保存到數(shù)據(jù)文件中的統(tǒng)計(jì)量。 Residuals：輸出回歸模型的殘差。 Loss function values：損失函數(shù)值。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,Step08：迭代方法選擇 單擊【Options】按鈕，彈出如下圖所示的對話框。,第十一頁，共二十五頁。樣本重復(fù)法需要順序二次規(guī)劃算法的支持。 【Estimation Method】框中列出了參數(shù)的兩種估計(jì)方法： ● Sequential Quadratic Programming：順序二次規(guī)劃算法。 “Maximum”：最大迭代步數(shù)。 “Optimality”：目標(biāo)函數(shù)的迭代誤差限。 “Infinite step size”：當(dāng)一次迭代中參數(shù)值的變化大于設(shè)置值，則迭代停止。該法要求輸入的參數(shù)如下。 “Sumofsquares convergence”：在一步迭代中目標(biāo)函數(shù)殘差平方和的變化比例小于設(shè)置的值時(shí)，迭代停止。 Step09：單擊【OK】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動輸出結(jié)果。,8.4 SPSS 在非線性回歸分析中的應(yīng)用,8.4.3 實(shí)例分析：股票價(jià)格的預(yù)測 1. 實(shí)例內(nèi)容 假定數(shù)據(jù)文件84中是三個公司股票在15個月期間的股市
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