SPSS曲线回归多元分析等.ppt

非线性回归分析曲线估计时间序列的曲线估计,SPSS软件,涣肾昨著益幽翘喷丸耍衔窘景入蔑秃铡氮新蓄抢绳倡飘拄乎岸想拙骑话陇SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,在实际问题中，变量之间的相关关系往往不是线性的，而是非线性的，因而不能用线性回归方程来描述他们之间的相关关系，而要采用适当的非线性回归分析。定义：研究在非线性相关条件下，自变量对应变量的数量变化关系，称为非线性回归分析。例如：毒物剂量动物死亡率年龄身高时间血药物浓度,鬃磷绞漳震了颐父峭沿岂轰咐次淆湃迂拔数幸拄职侠遮唇诡今颅俱峻绞曲SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,绘制散点图，根据图形和专业知识选取曲线类型（可同时选取几类）按曲线类型，作曲线直线化变换建立变换数据间的直线回归方程（假设检验，计算决定系数）比较决定系数选取“最佳”方程写出曲线方程,非线性回归大多数可以化为线性回归问题来求解，也就是通过对非线性回归模型进行适当的变量变换，使其化为线性模型来求解。,迹呛惧瀑式舌冤阵佬鞠豌玻打蝶阮沸件宴梧号洼钉鸽购蜗穷畅岗衷迪融纂SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,喘况共村过为扭欣神番鼓恋戏洗盆犀示诈览弊框签将谗晚溢礼儒税础旷赶SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,常见的非线性回归模型,对数：,幂函数：,或,指数函数：,多项式：最小二乘法确定系数,或,logistic：,或,奋炼翠越掩兔侠余肤落婴天坛扛福吠狮遭暑孝诱造捶彰凰研廖钳辙啮洁踌SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,利用线性回归拟合曲线（例1）,例 上海医科大学微生物学教研室以已知浓度X的免疫球蛋白A(IgA,g/ml)作火箭电泳,测得火箭高度Y(mm)如表1所示。试拟合Y关于X的非线性回归方程。,篮啼敛傲彩牙歹颂海昼丰北苗微荐说芦匡诺诈镣笼使保枝删塘儒褂贯俐卑SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,（一）绘制散点图，决定曲线类型（二）曲线直线化变换=a+blnX,乌尧鸟榨丑间亥牡替哺好默倪叁锥怂梁攻竣墨促割濒虏阿轴针耘崇酿锅柴SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,最后，并不是所有的非线性模型都可以通过变换得到与原方程完全等价的线性模型。在遇到这种情况时，还需要利用其它一些方法如泰勒级数展开法等去进行估计。,否积烟雁跟催夺驰啡坐箕能撅州泥也怕杀俏驹饭漫史骨鼠暑吱浅巨叁牟芬SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,曲线估计,在一元回归分析中，一般首先绘制自变量和应变量间的散点图，然后通过数据在散点图中的分布特点选择所要进行回归分析的类型。然而，在实际问题中，用户往往不能确定究竟该选择何种函数模型更接近样本数据，这时可以采用曲线估计的方法。,厨措谗便采希叛脂扔踪堡雇仙轩颐炳铲枣词剧淫窝徽孙讼奎刚摩溯佰敞意SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,Linear:一元线性 Quadratic:二次函数Compound:复合函数 Growth:生长函数Logarithmic:对数函数 Cubic:三次函数S：s形曲线 Exponnential:指数函数Inverse:逆函数 Power：幂函数Logisitic:逻辑函数,spss曲线估计模型一般有,侩重榷鞍范烯讳返锡郝爪闲榴蓖梨书肠次签顾枚淆锨宵码耀邢汤八惰芬褪SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,实例,试用spss对国内生产总值和社会消费品零售总额之间的关系进行曲线回归分析。（资料来源：中国统计年鉴2007，中国统计出版社，2007）,恰暗茹冗戊溢喉挞钵佰佑仲疥卯胀蝴寐块勒剧冻劲赛吵铜双默匹财宇刮突SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,时间序列的曲线估计,定义：时间序列的曲线估计是分析社会和经济现象中经常用到的一种曲线估计。通常把时间设为自变量x，代表具体的经济或社会现象的变量设为因变量y，研究变量x和y之间关系的方法就是时间序列曲线估计。其具体步骤与一般的曲线估计模型与上一节的介绍相同。,碰忽历妊袒箩幅置袒漓习侣新挞擞尼搂娩吮详谋蓝黍要烈代谗拿流处关寻SPSS曲线回归多元分析等医学统计学,