自然其值小的方程为好.其实上面两个准则所选方程总是一致的， 因为 s小必有残差平方和小， 从而 R2 必定大. 不过，这两个 量从两个角度给出我们定量的概念. R2 的大小给出了总体上拟合程度的好坏， s 给出了观测点与回归曲线偏离的一个量
部分自变量呈高度相关，也就是说，这些变量被用来解释因 变量时导致所提供的信息出现“重叠”。例如、模型中如果有多个自变量有共同的上升趋势，它们之间很可能有高度的相关关系导致共线性。实
0 x(a)满意模式残差图(形态及判别)残 差 当回归模型满足所有假定时，残差图上 的散点应该是随机的，无任何规律。 如果回归模型存在异方差时，残
ln yi ln a b ln xi ui(6.3.3)式(6.3.1)、式(6.3.2)和式(6.3.3)皆可经过适当的换元直接化为线性回归方程。 15例6.3.1：柯布—道格拉
(4) 0.9623 0.2696可以看出，第一个曲线方程的决定系数最大，剩 余标准差最小，在这四个曲线回归方程中，不论 用哪个标准，都是第一个方程拟合得最好。因此， 近似得比较好
以是线性的，也可以是非线性的 例如：生产函数Y AL K u取对数ln Y ln A ln L ln K ln u这也是多元线性回归模型，只是这时变量为lnY、 ln
62020/10/1772020/10/1782020/10/1792020/10/17102020/10/171二、非线性回归分析方法1、双曲线 2、二次曲线 3、三次曲线 4、
个别值表现形式：引入随机扰动项ui Yi E(Yi X 2i , X 3iX ki )或表示为 Y X X X u i 1 2 2i 3 3i k ki
第八章 方差分析与回归分析第14页b = 0.00896662968057 0.00082917436336 R2 =0.97292374957556112 散点图 回归函数 11111010910810710624681012141618
X 之类的函数形式出现在模Leabharlann Baidu中。（2）参数的线性 因变量Y是各参数βi的线性函数。 这种模型称为标准的线性回归模型．2非线性回归模型的分类： 1 虽
1101-03 回归分析的应用分析步骤：(一)1201-03 回归分析的应用分析步骤：（二）反映模型的拟合度1301-03 回归分析的应用分析步骤：（三） • 一元线性回归 y=k
THANKS（1）确定研究对象，明确哪个是解释变量，哪个是预报变量 （2）画出散点图，观察它们之间的关系 （3）由经验确定回归方程的类型 （4）按一定规则（如最小二乘法）估计回归方
8.4 SPSS在非线性回归分析中的应用（2）参数估计值表8-18列出了回归模型中四个参数的迭代估计值、标准误差和95%的置信区间。 于是，得到股票A关于股票B和C的预测回归模型为
布离曲线较近.因此选 R2 大的方程为好.⑵ 剩余标准差 s定义s SSE /(n 2)s 称为剩余标准差. 类似于一元线性回归方程中对 s 的估计. 可以将 看成是平均残差
