非线性回归_范文大全

非线性回归

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问题一:怎么判断用线性回归还是非线性回归?

线性就是每个变量的指数都是1

非线性就是至少有一个变量的指数不是1

问题二:spss 非线性回归如何设定参数初始值啊 求各位高手支援。 10分

参数设定是个比较难弄的,如果实在供知道设多少的话,可以先初始都设置成1就可以,然后运算一次,看看初次运算计算出来的参数值有多少,然后再把初次计算的出来的参数值作为起始参数设置,再进行运算,这样计算出来的相对准确了。

问题三:如何将非线性回归分析转化为线性回归分析

非线性回归的分析比线性回归要复杂得多。其中对于一些数据,可以转化为线性回归进行处理。

第一步,首先要对数据进行分析,根据数据在平面坐标中的点的分布,按照数学知识,估计出数据的大致趋势,常见的有对数型、指数型等等。

以指数型为例,如果数据符合y=Ae^x的形式,那么可以对数据两边取对数,得到:

lny=lnA+x的形式,把试验数据中的因变量取对数后,原来的数据就成为线性数据了,可以用线性回归的方法进行分析,求出回归方程,进行方差分析了。

现在计算机进行数据分析非常方便,可以不需要进行数据转化,直接进行非线性回归分析,这样的结果更准确,还可以进行多因素,多次的回归分析,这些都有成熟的软件可以使用,但非线性回归转化为线性回归的数学思想在分析中还是很有用的,还需要学习的。

问题四:eviews在非线性回归中怎么操作

检验用stata来做非线性回归

回归命令就是nl

nl -- Nonlinear least-squares estimation

问题五:多元线性回归和多元非线性回归的问题

1。 线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律。拟和出来的方程(模型)一般用来内差计算或小范围的外差。

2。 Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2. 所以回归前可收集相关信息,或可直接应用。

3。 Y 和每个X之间作出散点图,观察他们的对应关系。如果是线性的,改参数可以适用线性回归;否则,可考虑非线性回归。

4。 线性回归可直接用最小二乘法计算对应系数,对系数做假设检验(H0: b=0, Ha: b<>0), 排除影响小的变量,再次回归即可; 非线性可以考虑对X或Y作变换,如去对数,平方,开方,指数等,尽可能转化为线性回归即可。

5。参考拟和优度R^2 和方差S,对模型的准确性有一定的认识。

一般六西格玛黑带教程会设计到此类问题,黑带大师教程有更详细的过程分析。

希望以上回答了你的问题。

问题六:SPSS的非线性回归中,怎么输入下面的模型?

LNR=A+BLNW

做个对数转换

明我我的意思否

问题七:什么是非线性回归模型分析?

非线性回归预测法/非线性回归分析(Nonlinear Regression Analysis) 非线性回归分析是线性回归分析的扩展, 也是传统计量经济学的结构模型法分析。 在社会现实经济生活中,很多现象之间的关系并不是线性关系, 对这种类型现象的分析预测一般要应用非线性回归预测, 通过变量代换,可以将很多的非线性回归转化为线性回归。因而, 可以用线性回归方法解决非线性回归预测问题。

记得采纳啊

问题八:非线性回归分析有哪些待解决问题

SPSS软件内的一个smaple t检验和单因素方差分析测试这两个并不适用于你的数据,你应该先使用密度和导热系数散点图检查之间的关系(线性或非线性关系)的存在的可能性,如果有是密度和传热系数之间存在一定的线性关系,可以用SPSS来看看它们之间..

问题九:SPSS进行多元非线性回归,出现警告,EXP函数的参数太大~怎么破?

非线性回归 需要事先设定每个参数值的起始值,你是否是起始值设置的过大

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