非線性回歸分析預(yù)測(cè)法

非線性回歸分析預(yù)測(cè)法第1頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.1非線性回歸模型的形式及其分類一、非線性回歸模型設(shè)有因變量

y,m-1個(gè)自變量x2，x3

…，xm，假設(shè)因變量與自變量的關(guān)系非是線性的，這是建立的回歸模型為非線性回歸模型第2頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.1非線性回歸模型的形式及其分類二、非線性回歸模型類型P177（一）可化為線性回歸的非線性回歸模型（二）不可線性化的非線性回歸模型第3頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用一、確定模型的形式常用方法有（1）經(jīng)驗(yàn)法（2）散點(diǎn)圖法二、可化為線性回歸的非線性回歸模型的處理1、做變量代換：把非線性轉(zhuǎn)化為線性2、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：按變量代換的結(jié)果轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)3、最小二乘估計(jì)：用轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)計(jì)算，分析，檢驗(yàn)4、用原變量表示預(yù)測(cè)模型第4頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用某商店商品流通率與商品零售額資料第5頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用變量變換數(shù)據(jù)變換第6頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用用變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸計(jì)算第7頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用變量變換后的回歸模型為而故第8頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用用原變量表示的回歸模型為預(yù)測(cè)：2001年該商品零售額為36.33進(jìn)2001年流通費(fèi)用率預(yù)測(cè)為第9頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應(yīng)用三、不能化為線性回歸的非線性回歸的處理一般用分段求和法第10頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§5.2 多元線性回歸預(yù)測(cè)法二、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ捅纠簃

＝3，n

＝10，取檢驗(yàn)水平為0.05滿足而或故線性關(guān)系顯著第11頁(yè)，課件共12頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月§5.2 多元線性回歸預(yù)測(cè)法二、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ透鶕?jù)有關(guān)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（2）t檢驗(yàn)（檢驗(yàn)因變量與某個(gè)自變量的線性關(guān)系是否顯著）：t值越大，或P值越小，回歸效果越好。滿足下列條件，則可認(rèn)為線性關(guān)系顯著的，否則為