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A題思路之一多元非線性回歸分析本題求解關(guān)鍵為建立工資與其他7個(gè)因素之間的關(guān)系模型,可以考慮采用回歸分析法,也可以考慮其他方法;以下僅以回歸分析法過程為例給出分析思路,僅供參考:注意:根據(jù)下述結(jié)果發(fā)現(xiàn)本問題應(yīng)該考慮為多元非線性回歸,因此請(qǐng)大家優(yōu)先挑出使用非線性回歸模型的論文,其余酌情考慮。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理1)為數(shù)據(jù)分析方便,應(yīng)該考慮名義變量或有序變量的量化處理(編碼),如可以考慮如下編碼方案(含符號(hào)約定):日平均工資的對(duì)數(shù),便于回歸分析;作為因變量。;:工齡;2)分別作出y與各自變量之間的散點(diǎn)圖,發(fā)現(xiàn)與x2非線性關(guān)系較為明顯(下圖所示),所以應(yīng)該考慮為非線性模型,data=xlsread(Adata.xls,2);y=data(:,1);x=data(:,2:8);plot(x(:,2),y,r*)title(lny vs x2)3)相關(guān)性分析data=xlsread(Adata.xls,2);y=data(:,1);x=data(:,2:8);s=corrcoef(data);xlswrite(coef.xls,s)lnyX1X2X3X4X5X6X710.2669950.7752910.2861350.5055260.2779290.1991780.4897860.26699510.1603890.6794460.3123480.417621-0.104980.3160250.7752910.16038910.2260960.1031460.0988540.1511460.1563210.2861350.6794460.22609610.2669370.213363-0.279660.2295350.5055260.3123480.1031460.26693710.4127450.2197620.8552360.2779290.4176210.0988540.2133630.4127451-0.053070.4233550.199178-0.104980.151146-0.279660.219762-0.0530710.2556650.4897860.3160250.1563210.2295350.8552360.4233550.2556651相關(guān)系數(shù)表也提示y僅與x2,x4關(guān)系密切.與婚姻狀況x1,x3關(guān)系不明顯.2、建模及簡(jiǎn)易求解(第1、3問)以下考慮分別用多元線性回歸模型、線性逐步回歸模型、非線性模型分析,從中選擇相對(duì)最優(yōu)的模型。1).多元線性回歸結(jié)果源程序:data=xlsread(Adata.xls,2);Y=data(:,1);x=data(:,2:8);X=ones(90,1),x;b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X);b,bint,stats結(jié)果:b(系數(shù)) = 3.6623 常數(shù)項(xiàng) 0.0044 x1 0.0016 x2 -0.0010 x3 0.1713 x4 0.0170 x5 -0.0012 x6 0.0143 x7Bint(系數(shù)95置信區(qū)間) = 3.5957 3.7289 -0.0828 0.0917 0.0014 0.0019 -0.0930 0.0910 0.0849 0.2577 -0.0536 0.0876 -0.0798 0.0773 -0.1254 0.1540置信區(qū)間包含零點(diǎn),可認(rèn)為在95置信度下,相應(yīng)變量對(duì)y影響不顯著,應(yīng)該考慮改進(jìn)模型。stats (統(tǒng)計(jì)量)=0.7852 (決定系數(shù)) 42.8304(F值) 0 (P值) 0.0193關(guān)于異常值:利用上述多元線性回歸模型分析結(jié)果,繼續(xù)做異常點(diǎn)分析,rcoplot(r,rint)發(fā)現(xiàn)5個(gè)異常點(diǎn): 43 52 60 61 90從原始數(shù)據(jù)中將其剔除后,重新做多元線性回歸,源程序:data=xlsread(Adata.xls,4);Y=data(:,1);x=data(:,2:8);X=ones(85,1),x;b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X);b,bint,stats結(jié)果b = 3.6502 0.0055 0.0017 -0.0282 0.1752 0.0188 -0.0076 0.0330bint = 3.5949 3.7055 -0.0688 0.0798 0.0015 0.0019 -0.1056 0.0493 0.1026 0.2477 -0.0406 0.0782 -0.0739 0.0587 -0.0880 0.1539stats = 0.8526 63.6071 0 0.0132可見決定系數(shù)與F值均提高!2)線性逐步回歸結(jié)果(考慮采用逐步回歸方法)data=xlsread(Adata.xls,4);y=data(:,1);x=data(:,2:8);stepwise(x,y);系數(shù):beta = 0 0.0017 0 0.1926 0 0 0系數(shù)95置信區(qū)間:betaci = 0 0 0.0015 0.0019 0 0 0.1566 0.2287 0 0 0 0 0 0統(tǒng)計(jì)量stats = intercept: 3.6449(常數(shù)項(xiàng)) rmse: 0.1124 rsq: 0.8495(決定系數(shù)) adjrsq: 0.8440 fstat: 231.4507(F值) pval: 0(P值)較多元線性模型相比,盡管決定系數(shù)略有下降,但F值上升很快,逐步回歸整體效果優(yōu)于多元線性模型。3)多元非線性回歸(含平方項(xiàng)、交叉項(xiàng))模型:y=a+b*x2+c*x22+d*x4+e*x5*x6(僅為一特例,考慮工資可能與x5,x6有一定的關(guān)系。另外其他組合較多,留給大家更多思考空間?。ヾata=xlsread(Adata.xls,4);y=data(:,1);x=data(:,2:8);% rstool(x,y,quadratic)X=ones(85,1) x(:,2),x(:,2).2,x(:,4),x(:,5).*x(:,6);b,bint,r,rint,stats=regress(y,X);b,bint,statsb = 3.5285 0.0038 -0.00000505057598 0.1629 0.0300bint = 3.4841 3.5730 0.0032 0.0043 -0.00000638020871 -0.00000372094326 0.1307 0.1950 -0.0412 0.1011(包含零點(diǎn))stats = 0.9122(決定系數(shù)) 207.8439(F值) 0 (P值) 0.0075可見上述交叉項(xiàng)對(duì)y影響不夠顯著,考慮剔除。4)多元非線性回歸(僅含平方項(xiàng))模型:y=a+b*x2+c*x22+d*x4data=xlsread(Adata.xls,4);y=data(:,1);x=data(:,2:8);X=ones(85,1) x(:,2),x(:,2).2,x(:,4);b,bint,r,rint,stats=regress(y,X);b,bint,stats結(jié)果:b = 3.5282 0.0038 -0.00000499497561 0.1691bint = 3.4839 3.5726 0.0032 0.0043 -0.00000631534196 -0.00000367460927 0.1406 0.1976stats = 0.9115(決定系數(shù)) 277.9148(F值) 0 (P值) 0.0075本模型較帶交叉項(xiàng)模型決定系數(shù)減小,但
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