在进行非线性回归时采用的模型表达式怎么知道

举例说明：能量方程,E＝M*C^2对等号两侧同时去log：lgE=lgM+2*lgC此时Y（lgE）和X（lgM,lgC)之间就是线性的.

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

这个确实比较复杂,一般根据经验来确定,或者绘制一下散点图看看符合什么趋势然后才确定模型表达式再问：模型已经有了，是个多元双曲模型，a*b**3*c*PH**3*PB/(1+b*PH+c*PB)**4，

yhat=(beta(1)*x(:,2)-x(:,3)/beta(5))./(1+beta(2)*x(:,1)+beta(3)*x(:,2)+beta(4)*x(:,3));这样就可以的,通过

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

有两种方法：1.根据上表的t-Statistic,可以发现,所有变量系数的t检验值都小于t0.025（8）=2.306,均未通过5%显著性水平下的t检验,没有一个解释变量对被解释变量的影响是显著的.2

非线性回归预测法/非线性回归分析（NonlinearRegressionAnalysis）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

要根据散点图来初步估计下大概是什么关系如果比较简单的不建议采用非线性回归,因为要自己构建算式的,比较有难度可以采用曲线回归,它会有一系列常用的曲线模型,你可以根据散点图大致选择几个模型然后结果会输出各

强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量

functiontest()clearall;clc;D=[23.022.031.90.16740.0280;23.522.532.200.16900.0286;24.023.032.50.17060

一元线性回归模型中参数估计的方法有最小二乘法、最小一乘法、全最小一乘法等多种.最小二乘法是最常用的的方法.

可以的.把P取对数后作为新的因变量,就成为线性的了.可以直接估计.

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

首先打开文件,到Quick-EstimateEquation打开窗口,Specificaton窗口填写公式,Options窗口中有一个WeightedLS/TSLS选项,选中,在下面填写权重,就可以进

你好可以用lsqnonlin进行拟合用法x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中fun是名为fun.m的m文件,里面有你想要进行拟合的函数形如function

太难了再说吧.

看散点图像什么,建立合适的模型.

不能,PearsonCorrelation检查两变量的线性相关程度,如果很大的话,比如正负0.8,0.9的样子,就说明这两个变量你中有我,我中有你,同时存在在模型中只会削弱彼此的存在感,只需要有一个在

1、首先绘制图表(图表工具中的散点图或折线图)；2、点所绘线条或散点,右键内“添加趋势线”；3、根据需要选择趋势线类型(指数、幂等)；4、显示公式及相关系数.

这个得稍微懂一点函数分析的内容.其实目的是你做出什么样的参数,参数越多回归得越准确,但是作为自然科学学术用途最主要的是你怎么样去解释这些参数,每个参数分别都代表着什么.例子：一般来说都是用多项式来回归