可线性化的回归分析ppt课件.pptx

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1、复习回顾复习回顾 线性相关系数线性相关系数r及性质:及性质: 值越大,变量的线性相关程度就越高;值越大,变量的线性相关程度就越高; 值越接近于值越接近于0,线性相关程度就越低。,线性相关程度就越低。rr,其中,其中 。niiniiniiiynyxnxyxnyxr122122111r 当当 时,两变量时,两变量正相关正相关; 当当 时,两变量时,两变量负相关负相关; 当当 时,两变量时,两变量线性不相关线性不相关。0r0r0r新课讲解新课讲解 下表按年份给出了下表按年份给出了19812001年我国出口贸易年我国出口贸易量(亿美元)的数据,根据此表你能预测量(亿美元)的数据,根据此表你能预测200

2、8年我年我国的出口贸易量么?国的出口贸易量么? 从散点图中观察,数据与直线的拟合性不好,从散点图中观察,数据与直线的拟合性不好,若用直线来预测,误差将会很大。若用直线来预测,误差将会很大。而图像近似指数函数,呈现出非线性相关性。而图像近似指数函数,呈现出非线性相关性。分析:分析: 考虑函数考虑函数 来拟合数据的变化关系,将其转来拟合数据的变化关系,将其转化成线性函数,两边取对数:化成线性函数,两边取对数: bxaey bxay lnln 即线性回归方程,记即线性回归方程,记1981年为年为x=1,1982年为年为x=2,变换后的数据如下表:变换后的数据如下表:设设 ,则上式变为,则上式变为 ,

3、acyuln,lnbxcu对上表数据求线性回归方程得:对上表数据求线性回归方程得: 即:即:,138. 0,056. 5bcxu138. 0056. 5xueeey138. 0056. 5由此可得:由此可得: ,曲线如图:,曲线如图:xueeey138. 0056. 5这样一来,预测这样一来,预测2008年的出口贸易量就容易多了。年的出口贸易量就容易多了。将下列常见的非线性回归模型转化为线性回归模型。将下列常见的非线性回归模型转化为线性回归模型。作变换作变换,ln,ln,lnacxvyu得线形函数得线形函数 。 bvcu)0, 1(ba)0, 1(ba1.幂函数:幂函数:baxy 2. 指数曲

4、线:指数曲线:bxaey 作变换作变换,ln,lnacyu得线形函数得线形函数 。 bxcu)0,(ba0)0,(ba03. 倒指数曲线:倒指数曲线:xbaxy )0,(ba0)0,(ba0作怎样的变换,得到线形函数的方程如何?作怎样的变换,得到线形函数的方程如何? 思考交流思考交流xbaey bvcuxvacyuxba得到线性函数作变换对上式两边取对数,1,ln,lnlnlny 倒指数曲线倒指数曲线4. 对数曲线:对数曲线:xbayln0b0b作怎样的变换,得到线形函数的方程如何?作怎样的变换,得到线形函数的方程如何? 对数曲线对数曲线y=a+blnx 作变换作变换v=lnx,得到线性函数得

5、到线性函数y=a+bv例例1:在彩色显像中,由经验知:形成染料的光学:在彩色显像中,由经验知:形成染料的光学密度密度y与析出银的光学密度与析出银的光学密度x由公式由公式 表示。现测得实验数据如下:表示。现测得实验数据如下:试求试求y对对x的回归方程。的回归方程。x0.050.060.250.310.070.10y0.100.141.001.120.230.37x0.380.430.140.200.47y1.191.250.590.791.29)0(bAeyxb解:本例是非线性回归问题。由于题目已给出了所解:本例是非线性回归问题。由于题目已给出了所要求的曲线类型。只要通过已知的要求的曲线类型。只

6、要通过已知的11对样本数据,对样本数据,把把A与与b确定下来,就找到了描述确定下来,就找到了描述x与与y的相关关系的相关关系的一条函数曲线。的一条函数曲线。 根据以上分析,将题目所给公式两边取对数,根据以上分析,将题目所给公式两边取对数,xxeeeyvubvcuxvAcyuxbAy146. 0146. 0549. 073. 1146. 0549. 0,1,ln,lnlnln则可得就有作变换例例2:某种书每册的成本费:某种书每册的成本费y(元)与印刷册数(元)与印刷册数x(千册)有关,经统计得下表(千册)有关,经统计得下表检验每本书的成本费检验每本书的成本费y与印刷册数的倒数是否具有与印刷册数的

7、倒数是否具有相关关系,如果有,求相关关系,如果有,求y对对x的回归方程的回归方程x123510203050100200y10.155.52 4.08 2.85 2.11 1.62 1.41 1.30 1.21 1.15解析:因为每册书的成本费解析:因为每册书的成本费y与印刷册数与印刷册数x是不具有是不具有线性相关关系的,但线性相关关系的,但y与与 之间可能具有线性相之间可能具有线性相关关系,不妨设变量关关系,不妨设变量 ,根据题意对,根据题意对u于于y作相关性检验作相关性检验首先做变换首先做变换 ,题目所给数据变成如下变所示,题目所给数据变成如下变所示的数据的数据u10.50.33 0.20.

8、10.05 0.03 0.02 0.01 0.005y10.155.524.08 2.852.11 1.62 1.41 1.30 1.21 1.15x1xu1xu1 可以求得可以求得r=0.9998 由由r=0.99980.75,因此,变量,因此,变量y与与u之间之间具有较强的线性相关关系,并求得具有较强的线性相关关系,并求得b=8.973, a=1.126,最后回代最后回代 , 可得可得 因此,因此,y对对x的回归方程为的回归方程为xu1xy973.8126.1xy973.8126.1小结小结 非线性回归方程:非线性回归方程: 对某些特殊的非线性关系,可以通过变换,将非对某些特殊的非线性关系,可以通过变换,将非线性回归转化为线性回归,然后用线性回归的方法进线性回归转化为线性回归,然后用线性回归的方法进行研究,最后再转换为非线性回归方程。行研究,最后再转换为非线性回归方程。 常见非线性回归模型:常见非线性回归模型:1.幂函数:幂函数:baxy 2. 指数曲线:指数曲线:bxaey 3. 倒指数曲线:倒指数曲线:xbaxy 4. 对数曲线:对数曲线:xbayln

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