數學建模中迴歸模型一般用於什麼問題

2021-03-03 21:50:19 字數 2038 閱讀 7010

1樓:匿名使用者

迴歸分析和方差分bai析是du**和處理相zhi關關係的兩個重要的分dao

支,其中回版歸分析方法是

**方權面最常用的數學方法,它是利用統計資料來確定變數之間的關係,並且依據這種關係來**未來的發展趨勢。本文主要介紹了一元線性迴歸分析方法和多元線性迴歸分析方法的一般思想方法和一般步驟,並且用它們來研究和分析我們在生活中常遇到的一些難以用函式形式確定的變數之間的關係。在解決的過程中,建立迴歸方程,再通過該回歸方程進行**。

數學建模中有多元線性迴歸模型函式是什麼

2樓:匿名使用者

多元線性迴歸模型的一般形式為

yi=β0+β1x1i+β2x2i+...+βkxki+μi i=1,2,...,n

其中 k為解釋變數的數目,βj(j=1,2,...,k)稱為迴歸係數(regression coefficient)。上式也被稱為總體迴歸函式的隨機表示式。它的非隨機表示式為

e(y∣x1i,x2i,...xki,)=β0+β1x1i+β2x2i+...+βkxki

βj也被稱為偏回歸係數(partial regression coefficient)

3樓:匿名使用者

多元線性迴歸模型,(multivariable linear regression model )在實際經濟問題中,一個變數往往受到多個變數的影響。例如,家庭消費支出,除了受家庭可支配收入的影響外,還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構存款利息等多種因素的影響。

多元線性迴歸模型的一般形式為

yi=β0+β1x1i+β2x2i+...+βkxki+μi i=1,2,...,n

其中 k為解釋變數的數目,βj(j=1,2,...,k)稱為迴歸係數(regression coefficient)。上式也被稱為總體迴歸函式的隨機表示式。它的非隨機表示式為

e(y∣x1i,x2i,...xki,)=β0+β1x1i+β2x2i+...+βkxki

βj也被稱為偏回歸係數(partial regression coefficient)

計算模型

一元線性迴歸是一個主要影響因素作為自變數來解釋因變數的變化,在現實問題研究中,因變數的變化往往受幾個重要因素的影響,此時就需要用兩個或兩個以上的影響因素作為自變數來解釋因變數的變化,這就是多元迴歸亦稱多重回歸。當多個自變數與因變數之間是線性關係時,所進行的迴歸分析就是多元性迴歸。 設y為因變數x1,x2...xk為自變數,並且自變數與因變數之間為線性關係時,則多元線性迴歸模型為:

y=b0+b1x1+...+bkxk+e

其中,b0為常數項,b1,b2...bk為迴歸係數,b1為x1,x2...xk固定時,x1每增加一個單位對y的效應,即x1對y的偏回歸係數;同理b2為x1,x2...xk固定時,x2每增加一個單位對y的效應,即,x2對y的偏回歸係數,等等。如果兩個自變數x1,x2同一個因變數y呈線相關時,可用二元線性迴歸模型描述為:

y=b0 +b1x1 +b2x2 +e

建立多元性迴歸模型時,為了保證迴歸模型具有優良的解釋能力和**效果,應首先注意自變數的選擇,其準則是:

(1)自變數對因變數必須有顯著的影響,並呈密切的線性相關;

(2)自變數與因變數之間的線性相關必須是真實的,而不是形式上的;

(3)自變數之彰應具有一定的互斥性,即自變數之間的相關程度不應高於自變數與因變數之因的相關程度;

(4)自變數應具有完整的統計資料,其**值容易確定。

多元性迴歸模型的引數估計,同一元線性迴歸方程一樣,也是在要求誤差平方和(σe)為最小的前提下,用最小二乘法求解引數。以二線性迴歸模型為例,求解迴歸引數的標準方程組為

解此方程可求得b0,b1,b2的數值。

4樓:

在市場的經濟活動中,經常會遇到某一市場現象的發展和變化取決於幾個影響因素的情況,也就是一個因變數和幾個自變數有依存關係的情況。而且有時幾個影響因素主次難以區分,或者有的因素雖屬次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的銷售量既與人口的增長變化有關,也與商品**變化有關。

這時採用一元迴歸分析**法進行**是難以奏效的,需要採用多元迴歸分析**法。

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