补充曲线回归.ppt

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1、非线性回归,一般非线性回归较为复杂,但可以通过适当的变量代换,将非线性回归化为线性回归 拟线性回归例:某商店各个时期的流通费用水平为Y(%)和商品零售额X(万元)资料如下:,X 9.5 11.5 13.5 15.5 17.5 19.5 21.5 23.5 25.5 27.5,Y 6.0 4.5 4.0 3.2 2.8 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1,如果流通费用Y与零售额X之间存在着双曲线关系(通过散点图看出),试求:回归曲线方程并预测当零售额估计为28万元时,流通费用的水平。,解:为求参数a、b,令,上述曲线方程变为,计算:,X 9.5 11.5 13.5 15.5 17.5 19.

2、5 21.5 23.5 25.5 27.5,Y 6.0 4.6 4.0 3.2 2.8 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1,0.105 0.087 0.074 0.065 0.057 0.051 0.047 0.043 0.039 0.036,从而得到回归方程为:,相关系数,故知 与y之间线性相关关系十分显著(x与y之间双曲关系也十分显著),当估计值为28万元时,流通费用水平预测值为:,可直线化的简单曲线的拟合,曲线拟合一般可分为两类,曲线直线化法利用变量变换的方法使之成为直线关系,之后还原成曲线方程。,直线化后只保留一个自变量,直线化后有多个自变量(多项式回归),不能经过变量变换使之直线

3、化。,曲线拟合的基本步骤:1、绘出(X,Y)的散点图;2、根据散点图的趋势,结合常见曲线图形的形状和专业知识,选定几种最可能的曲线类型;3、所选定的曲线特点,作相应的变量变换,使之曲线直线化;4、建立直线回归方程,并作显著性检验;5、将变量还原,写出原曲线方程;6、若对同一批资料拟合几个可能的模型,需作曲线的拟合优度 检验,是否有显著性差别;7、对拟合的最好的曲线方程作残差分析,在专业上是否成立。,例:某试验研究中心测得在专业上有一定联系的两项指标(X,Y)的数值,试拟合Y随X变化的曲线方程。10 673 60 53 110 8 20 211 70 38 120 8 30 135 80 33

4、130 3 40 106 90 17 140 5 50 96 130 9 150 2,解:根据散点图,可试用指数曲线、幂函数曲 线、对数曲线 拟合。1、用 拟合:,即 其中 两边取对数得Y1=a+bX 其中Y1=ln(Y)。,2、用 拟合:,即两边同时取自然对数,得曲线直线化Y1=a+bX1,其中Y1=ln(Y)、X1=ln(X)、a=ln(A)。,3、用 拟合:,即Y=a+bX1,其中X1=ln(X),使曲线直线化。,求得第一个直线回归方程:Y1=6.294464-0.037271X,因Y1=ln(Y),故:,即所求的回归方程为:,每加仑汽油行驶里程(mpg),发动机排气量(engine),马力(horse),车重(vehicle weight),从0到60m/h所需时间(accel),年代型号(year),产地(origin),汽缸数量(cylinder),Mpg-X VW(汽车重量)-Y,Areg-Curve Estimation,共有11种曲线:,

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