非線性回歸分析預測法_第1頁
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非線性回歸分析預測法第1頁，課件共12頁，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、非線性回歸模型設有因變量

y,m-1個自變量x2，x3

…，xm，假設因變量與自變量的關系非是線性的，這是建立的回歸模型為非線性回歸模型第2頁，課件共12頁，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，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用一、確定模型的形式常用方法有（1）經(jīng)驗法（2）散點圖法二、可化為線性回歸的非線性回歸模型的處理1、做變量代換：把非線性轉化為線性2、數(shù)據(jù)轉換：按變量代換的結果轉化數(shù)據(jù)3、最小二乘估計：用轉換后的數(shù)據(jù)計算，分析，檢驗4、用原變量表示預測模型第4頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用某商店商品流通率與商品零售額資料第5頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用變量變換數(shù)據(jù)變換第6頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用用變換后的數(shù)據(jù)進行回歸計算第7頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用變量變換后的回歸模型為而故第8頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用用原變量表示的回歸模型為預測：2001年該商品零售額為36.33進2001年流通費用率預測為第9頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§6.2非線性回歸模型應用三、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，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§5.2 多元線性回歸預測法二、檢驗模型本例：m

＝3，n

＝10，取檢驗水平為0.05滿足而或故線性關系顯著第11頁，課件共12頁，創(chuàng)作于2023年2月§5.2 多元線性回歸預測法二、檢驗模型根據(jù)有關計算結果進行顯著性檢驗（2）t檢驗（檢驗因變量與某個自變量的線性關系是否顯著）：t值越大，或P值越小，回歸效果越好。滿足下列條件，則可認為線性關系顯著的，否則為

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