统计回归模型举例.ppt

添加标题b=11032.7343011281添加标题2994添加标题546.1276492977添加标题147.737980069428添加标题6882.53291698754添加标题stats=0.956691811962102添加标题226.425798835777添加标题添加标题1057144R2=0.956691811962102F=226.425798835777p0.05所以模型的显著性较好。残差分析：rcoplot(r,rint)模型求解：X=[x(x2.*x3)(x2.*x4)];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)模型修正在上述模型中，资历、管理、学历对薪金的影响都是独立的。事实上，管理与学历对薪金应具有交叉影响，为此增加交叉项x2x3,x2x4,得模型b=11203.7537822278186392991239227047.9997346683431726.50419246284348.39254317896853070.5961880127961835.96763704637stats=0.998829102890402,85544.79903960134,0930047.09344591710所以，该模型较好。R2=0.9988291028904020.956691811962102例3投资额与国民生产总值和物价指数问题建立投资额模型，研究某地区实际投资额与国民生产总值(GNP)及物价指数(PI)的关系2.06883073.0424.5201.00001185.9195.0101.95142954.7474.9190.96011077.6166.491.78422631.7401.9180.9145992.7144.281.63422417.8423.0170.8679944.0149.371.50422163.9386.6160.8254873.4133.361.40051918.3324.1150.7906799.0122.851.32341718.0257.9140.7676756.0125.741.25791549.2206.1130.7436691.1113.531.15081434.2228.7120.7277637.797.421.05751326.4229.8110.7167596.790.91物价指数国民生产总值投资额年份序号物价指数国民生产总值投资额年份序号根据对未来GNP及PI的估计，预测未来投资额该地区连续20年的统计数据时间序列中同一变量的顺序观测值之间存在自相关以时间为序的数据，称为时间序列分析许多经济数据在时间上有一定的滞后性需要诊断并消除数据的自相关性，建立新的模型若采用普通回归模型直接处理，将会出现不良后果投资额与国民生产总值和物价指数……1.32341718.0257.9140.7676756.0125.741.25791549.2206.1130.7436691.1113.531.15081434.2228.7120.7277637.797.421.05751326.4229.8110.7167596.790.91物价指数国民生产总值投资额年份序号物价指数国民生产总值投资额年份序号单击此处添加大标题内容t~年份，yt~投资额，x1t~GNP,x2t~物价指数y=[90.997.4113.5125.7122.8133.3149.3144.2166.4195.0229.8228.7206.1257.9324.1386.6423.0401.9474.9424.5];x1=[596.7637.7691.1756.0799.0873.4944.0992.71077.61185.91326.41434.21549.21718.01918.32163.92417.82631.72954.73073.0]