spss22多元非线性回归

在菜单中找到analyse,regression,选择linear就可以了,打开对话框,选择自变量,因变量,OK就可以了

MultipRegression(多元回归分析)概念：分析若干个预测变项和一个效标变项间的关系

x1=[10198.498.898.598.698.298.899.299.5100.6101.9101.5102.7102.4102.8103.1102.9103.3103.5103.6104.41

多元回归是对“多个”有相互关联作用的变量（比如期货交易中的大豆、小麦、玉米和豆油价格）进行回归分析的方法.“回归”的意思是根据已有的数据倒推回去,找出这些数据相互关联的公式,根据这个公式我们可以计算或

分析这是一个约束优化问题,可用fmincon求解.参考代码f=@(x)exp(8.864-267.893/abs(x(1)))+exp(11.271-1227.294/x(2))+exp(13.223

Solverstoppedprematurely.lsqcurvefitstoppedbecauseitexceededthefunctionevaluationlimit,options.MaxFu

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

x1=[7.53237.92628.28338.54208.7702]';x2=[117.2117.4117.7118.3118.6]';x3=[2.9503.3005.2706.5257.470]'

excellinest函数计算结果：t=a1x1^2+a2x1+a3x2^2+a4x2+……+a8x4+a9下面9个数分别为a8,a7,a6,a5……a2,a1,a9-0.000871944-0.0

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

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

模型摘要模型RR方调整的R方估计的标准差1.838a.703.5057.00366a.预测变量:(常量),综合指标Z,附加济掺量,水灰比,砂率.ANOVA(b)模型平方和df均方F显著性1回归695.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

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.

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

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

用参数估计法,它提供了好几种模型,你可以选择上所有的然后看你的哪个R方最大.就行了.如果感觉都不好,就用非线性回归自己写方程.不过那个药大概知道你的方程的形状,然后设好初始参数就可以.ppv课学习网站

先画一下散点图看看是否有线性关系如果有线性关系则用线性回归如果呈非线性关系,采用曲线回归中多种回归方程后选择拟合最优的一个

x1x2x3y107037.62.88986106037.62.92914154037.63.00129104029.23.1656104022.43.23027304037.63.447751050

是的,需要先确定一个函数,这个需要通过绘制一个散点图矩阵来大概的确定,不是说一下子就能够准确的确定出函数类型的,可以根据散点图矩阵尝试着构建不同的函数,然后拟合和看拟合效果如何,最终选择最佳的一个模型