多元非線性回歸_第1頁
多元非線性回歸_第2頁
多元非線性回歸_第3頁
全文預覽已結束

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

多元非線性回歸分析是具有兩個以上變量的非線性回歸模型。解決多元非線性回歸模型的傳統(tǒng)方法仍然是找到一種將其轉換為標準線性多元回歸模型的方法。一些非線性回歸模型可以通過適當?shù)臄?shù)學變換來獲得其線性化表達式，但是對于其他非線性回歸模型，僅變量變換沒有幫助。屬于前一種情況的非線性回歸模型通常稱為內在線性回歸，而后者稱為內在非線性回歸。補充數(shù)據：線性回歸線性回歸是一種統(tǒng)計分析方法，在數(shù)學統(tǒng)計中使用回歸分析來確定兩個或多個變量之間的定量關系。表達式形式為y=w'x+e，E為誤差的正態(tài)分布，平均值為0。在回歸分析中，僅包含一個自變量和一個因變量，并且兩者之間的關系可以近似地由一并且因變量和自變量之間的關系是線性的，則稱為多元線性回歸分析。在統(tǒng)計中，線性回歸是一種回歸分析，它使用稱為線性回歸方程的最小二乘函數(shù)對一個或多個自變量與因變量之間的關系進行建模。此函數(shù)是一個或多個稱為回歸系數(shù)的模型參數(shù)的線性組合。僅一個自變量的情況稱為簡單回歸，而一個以上自變量的情況稱為多重回歸。（這又應通過多個因變量而不是單個標量變量預測的多個線性回歸來區(qū)分）x值的Y的條件平均值是X的仿射函數(shù)。在不太常見的情況下，線性回歸模型可以是Y的條件分布的中位數(shù)或其他分位數(shù)像所有形式的回歸分析一樣，線性回歸關注于給定x值的Y的條件概率分布，而不是X和Y的聯(lián)合概率分布（在多元變量領域）分析。線性回歸是經過嚴格研究并在實際應用中廣泛使用的第一類回歸分析。這是因為與未知參數(shù)線性相關的模型比對位置參數(shù)非線性相關的模型更容易擬合，并且更容易確定結果估計的統(tǒng)計特征。例如最小絕對誤

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論