第十章统计回归模型.ppt.ppt

第十章 统计回归模型;教学内容;回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型;1 牙膏的销售量 ;基本模型;MATLAB 统计工具箱 ;结果分析;销售量预测 ;模型改进;两模型销售量预测比较;x2=6.5;交互作用影响的讨论;完全二次多项式模型 ;2 软件开发人员的薪金;分析与假设 ;模型求解;残差分析方法 ;进一步的模型;去掉异常数据后的结果;模型应用 ;对定性因素(如管理、教育)，可以引入0-1变量处理，0-1变量的个数应比定性因素的水平少1 ;3 酶促反应 ;线性化模型 ;线性化模型结果分析 ;[beta,R,J] = nlinfit (x,y,’model’,beta0) ;非线性模型结果分析;混合反应模型 ;o ~原始数据 + ~拟合结果 ;o ~原始数据 + ~拟合结果 ;一般混合模型与简化混合模型预测比较;注：非线性模型拟合程度的评价无法直接利用线性模型的方法，但R2 与s仍然有效。;4 投资额与国民生产总值和物价指数 ;时间序列中同一变量的顺序观测值之间存在自相关;基本回归模型;基本回归模型的结果与分析 ;自相关性的定性诊断 ;自回归性的定量诊断;D-W统计量与D-W检验 ;广义差分变换 ;投资额新模型的建立 ;参数;新模型的自相关性检验;一阶自回归模型残差et比基本回归模型要小;投资额预测;回归分析;一元线性回归;一元线性回归分析的主要任务是：;一、模型参数估计;;返回;二、检验、预测与控制;（Ⅰ）F检验法;（Ⅲ）r检验法;2、回归系数的置信区间;3、预测与控制;（2）控制;三、可线性化的一元非线性回归 （曲线回归）;散 点 图;通常选择的六类曲线如下：;一、数学模型及定义;二、模型参数估计;返回;三、多元线性回归中的检验与预测;2、预测;四、逐步回归分析; 这个过程反复进行，直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引入回归方程时为止。