非线性回归模型的线性化

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回归分析(5)

回归分析(5)
2016/5/10 27
而知。 为此,研究者选用二元二次多项 式回归模型 2 y 0 1 x1 2 x2 11 x1

2 22 x2
12 x1 x2
并检验交互效应和风险反感度的二次 效应。
2016/5/10 28
序号
x1
x2
y
1
2 3 4
66.29
40.964 72.996 45.01
7
5 10 6
196
63 252 84
5
6
57.204
26.852 38.122 35.84
4
5 4 6
126
14 49 49
数 据 表
7 8
9
10 11 12
75.796
37.408 54.376 46.186
9
5 2 7
266
49 105 98
13
14 15 16
第10章 非线性回归
线性回归的理论较为成熟,应用 也较为广泛。但当被解释变量与解释 变量之间呈某种曲线关系时,就必须 用非线性回归。 本章首先介绍可线性化的非线性 回归,然后介绍多项式回归,最后简 要介绍了一般的非线性回归模型。
2016/5/10 2
§1 可线性化的非线性回归
1. 线性化的含义及途径 因为线性回归的“线性”是针对 参数而言,而不是针对自变量而言, 所以有些非线性回归模型可以通过变 量代换转化为线性回归模型。 例如, bx y 0 1e (b已知)
首先做三元线性回归,结果如下:
2016/5/10 37
线性回归
2016/5/10
38
显然,回归效果极差。 可将所有项选入,然后选择逐步 回归法,结果如下:

非线性回归模型的线性化

非线性回归模型的线性化

k 1 beatut yt
k 1 beatut yt
ln
k yt
1
ln b at
ut
令yt
ln
k yt
1
,
b
ln b
yt b at ut
此时可用最小二乘法估计b*和a。
钉螺存活率曲线 (生长曲线模型)
把一批钉螺埋入土中,以后每隔一个月取出部分钉螺,检 测存活个数,计算存活率。数据见表。
FOOD
3000
2000
1000
0 0
4000
8000
12000
INCOME 16000 20000
9.0 LOG(FOOD)
8.5
8.0
7.5
7.0
6.5
6.0 LOG(LOG(INCOME))
5.5 1.80 1.85 1.90 1.95 2.00 2.05 2.10 2.15 2.20 2.25 2.30
以1为例
1
yt xt1
线性模型中的回归系数(边际系数)是对数线性回归模型中弹性
系数的一个分量。
应用柯布-道格拉斯生产函数模型评价台湾省农业生产 效率。利用台湾省1958-1972年农业生产总值yt、劳动力 投入xt1、资本投入xt2的数据估计模型如下:
Yˆt
0.035X
1.5 t1
X
0.49 t2
yt ke be at
yt ke be at
曲线的上限和下限分别为k和0 。
当a 0, Limyt k, 当a 0,b 0 , Limyt 0
t
t
曲线有拐点,坐标为 Lnb , k
a e
, 但曲线不对称于拐点。
一般情形,上限值k可事先估计,有了k值,龚伯斯曲线才 可以用最小二乘法估计参数。

06非线性回归模型

06非线性回归模型

函数 的泰勒级数为:
f (x)
是x与x0之间的某个值
f (x)
f ( x0 )
f (x0 )( x x0 )
f
( x0 2!
)
(
x
x0
)2
第18页,共22页。
f
(n) ( x0 ) n!
(x
x0 )n
18
❖ 给定一般的非线性函数模型为 :
Y f ( X1, X 2, , X k ;b1, b2, , bp ) v
►可以根据理论分析或过去的实际经验事先确定; ►不能根据理论或过去积累的经验确定时,根据实际资
料作散点图,从其分布形状选择适当的曲线来配合。
– 2、确定相关函数中的未知参数
►最小二乘法是确定未知参数最常用的方法。
❖ 选择合适的曲线类型不是一件轻而易举的工作,主要依靠专业知识 和经验,也可以通过计算剩余均方差来确定。
1.9378
1.9378 0.9898
0.045199 10 268.58 (51.0)2 1.9578
由于商品零售额增加,流通费用率呈下降趋势,两者之间为负相关关系,故相关系
数取负值-0.989 8,说明两者高度相关,用双曲线回归模型配合进行预测是可 靠的。
第五步,预测。
将2001年该商店零售额36.33万元代入模型,得2001年流通费用率为:
式(6.1.9)所示的模型。
❖ 对于这一类非线性模型,可采用一种借助于泰勒级 数展开式进行逐次线性逼近的估计方法。
17
第17页,共22页。
❖ 泰勒级数:
定理:设函数 f (在x) 点x0的某一邻域 U (内x0具) 有各阶导数,则 在该f (邻x)域内能展开成泰勒级数的充分必要条件是 泰勒公式

多元非线性回归模型

多元非线性回归模型

j表示在其他解释变量保持不变的情况下,
Xj每变化1个单位时,Y的均值E(Y)的变化。
非线性的情况:
(1) ln Yi 1 2 ln X i ui
(2) ln Yi 1 2 X i ui
(3)Yi 1 2 ln X i ui
(4)Yi 1 2 X i 3 X i2 ui
非线性回归模型的线性化
一、双对数模型 二、半对数模型 三、幂函数模型 四、多项式函数模型 五、倒数函数模型
一元线性回归模型
Yi 1 2 X i ui
i=1,2…,n
1表示X每变化一个单位时, 的均值E(Y)的变化。 Y
多元线性回归模型
Yi 1 2 X 2i 3 X 3i k X ki ui i=1,2…,n
Cobb-Dauglas生产函数
Yi AKi Li e

ui
Q:产出量,K:投入的资本;L:投入的劳动
方程两边取对数:
ln Qi = ln A + ln Ki + ln Li+ui
斜率系数衡量的是被解释变量Y关于解释变量X的弹 性, 表示当L不变时,K每变动百分之一,Y的均值 变动的百分比; 表示当K不变时,L每变动百分之 一,Y的均值变动的百分比。
(二)半对数模型
如果设定的非线性模型为
ln Yi 1 2 X i ui
E (lnYi ) E (lnYi 1 ) Y的均值的相对变化 X i X i 1 X的绝对变化
2
斜率系数 2 衡量的是当变量X的绝对量每发生单位变动 时,引起被解释变量Y平均值的相对变动比率。 令
研究119个发展中国家1960-1985年的GDP增长率与 相对人均GDP之间的关系,考虑建立如下模型:

非线性回归课件

非线性回归课件

§8.1 可化为线性回归的曲线回归
C o effi ci en ts
St andardi zed
U ns tandardize Cdoef f icie C oef f icients nts
Model
B Std. ErrorBeta
t
1
(C ons t8a.n1t9) 0 .043
190. 106
《非线性回归》PPT课件
§8.2 多项式回归
称回归模型
yi=β0+β1xi1+β2xi2+β11
x
2 i1
+β22
x
2 i2
+β12xi1xi2+εi
为二元二阶多项式回归模型。
它的回归系数中分别含有两个自变量的线性项系数β1 和β2, 二次项系数β11 和β22,并含有交叉乘积项系数β12。 交叉乘积项表示 x1与 x2的交互作用。
线性回归 y=b0+b1t
Regression Residuals
Analysis of Variance:
DF Sum of Squares
1
9454779005.1
16
1588574273.6
Mean Square 9454779005.1
99285892.1
F
Signif F
95.22782 .0000
Adjus t ed Rof t he
Model R R SquareSquareEs t imD atuerbin-W at s on
1
. 996a . 992
.89.971601E-02
. 616
a.Predic t ors : (C onst ant ), T

浅谈非线性回归模型的线性化

浅谈非线性回归模型的线性化

浅谈非线性回归模型的线性化广东省惠州市惠阳区崇雅中学高中部 卢瑞勤(516213)回归分析在各个领域中都有十分重要的作用,比如:在财务中可以用回归分析进行财务预测;在医疗检验中可以用回归分析进行病理预报等等。

高中新课标教材就在《必修3》和《选修2-3》中分别增加了《线性回归》和《回归分析》的内容,介绍了求线性回归方程的方法。

但在实际问题中,变量间的关系并非总是线性关系,本文结合本人的教学实践,对教材中的这两部分内容进行适当延伸,谈谈对一些可线性化的非线性回归模型的线性化问题,供各位同行在教学时参考。

一、什么是可线性化的非线性回归模型线性回归模型的基本特征是预报变量可以表示成解释变量和一个系数相乘的和,即预报变量y 可以表示成解释变量i x (i =1,2,3,……)的如下形式:0112233y a a x a x a x =++++,其中变量ix 是以其原型(而不是以ni x 或其它)的形式出现,变量y 是各变量i x 的线性函数。

而有些回归模型不具备这个特点,但是可以通过适当的代数变换转化成这种形式,我们称这类回归模型为可线性化的回归模型。

在本文中,我们只讨论只有一个解释变量可线性化的非线性回归模型的线性化。

二、非线性回归模型的线性化的基本思路非线性回归模线性化的基本思路是:由已知数据,确定解释变量和预报变量,作出散点图,根据经验,确定回归曲线的类型,然后作适当的代数变换,若变换后散点图体现较好的线性关系,即可将其化成线性形式求解,最后还原到原来的回归曲线。

如果回归曲线可用多种形式表示,可以各自将其线性化后求解,再用相关系数2R 进行拟合效果分析,2R 越大,拟合效果越好,所求的回归方程也就越精确。

三、非线性回归模型的线性化的常用方法可线性化的非线性回归模型有以下几种常见类型:(1)双曲线型,其形式为1a b y x =+,其变换为1y y '=, 1x x'=,变换后的形式为y b ax ''=+ (2)幂函数型,其形式为by ax = ,可以变形为ln ln ln y a b x =+,作变换ln y y '= ,ln x x '= ,变换后的形式为y a bx ''=+(3)指数函数型,其形式为bxy ae = ,以变形为ln ln y a bx =+,作变换ln y y '=,ln a a '= ,变换后的形式为y a bx ''=+(4)对数函数型,其形式为ln y a b x =+,作变换ln x x '=,变换后的形式为y a bx '=+ 下面以高中新课标数学教材《选修2-3》一道习题为例加以说明【例】在某地区的一段时间内观察到的不小于某震级x 的地震个数y 数据如下表,试建立回归方程表述二者之间的关系。

第三章非线性回归分析-PPT文档资料

第三章非线性回归分析-PPT文档资料

图 3.9
y t = b 0 + b 1 x t + b 2 x t2 + b 3 x t3 + u t
图 3.10
y t = b 0 + b 1 x t + b 2 x t2 + b 3 x t3 + u t
另一种多项式方程的表达形式是 y t = b 0 + b 1 x t + b 2 x t2 + u t (3.14) 其中 b1>0, b2>0 和 b1<0, b2<0 情形的图形分别见图 3.11 和 3.12。令 xt 1 = xt, x t 2 = xt 2,上 式线性化为, y t = b 0 + b 1 x t1 + b 2 x t2 + u t (3.15) 如经济学中的边际成本曲线、平均成本曲线与图 3.11 相似。
t t
k Lnb 估参数。曲线有拐点,坐标为( a 2 ,
) ,曲线的上下两部分对称于拐点。
be
图 3 .1 3 y t = k / (1 +
at u t
)
图 3 .1 4
b >0 情 形 的 图 形 见 图 3.7 。 x t 和 y t 的 关 系 是 非 线 性 的 。 令 y t* = 1/ y t, x t* = 1/ x t, 得
图 3.7
y t = 1/ ( a + b / x t ),
( b > 0)
图 3.8
y t = a + b /x t ,
(xt b 图 3 .6
e ut
yt = a xt b
⑷ 双曲线函数模型 1/ y t = a + b / x t + u t 也可写成, y t = 1/ ( a + b / x t + u t) y t* = a + b x t* + u t 已 变 换 为 线 性 回 归 模 型 。 其 中 ut 表 示 随 机 误 差 项 。 (3.9) (3.10)

4非线性模型

4非线性模型



d (ln Q) d (ln K )

Q / Q K / K

EK


d (ln Q) d (ln L)

Q / Q L / L

EL
• •
很显然, 为资本弹性系数, 为劳动力弹性系数。 1 ,表示规模报酬不变(即资本和劳动力增长
1%, 产 1出也增长1%);

yˆ 0.529204K L 0.882779 0.181053
,表示规模报酬递减(即资本和劳动力增长
• 1%, 产1,出表将示低规于模1%报的酬速递度增增(长即)资;本和劳动力增长1%,
产202出0/2/1将6 超过1%的速度增长)。
12
• 二、解释变量需间接替换的非线性回归模型
• 1、指数曲线模型 Q AK L eu
• 【例】下表列出了某地区1986~2005年的产出(用国内生产总值GDP度量,单位万 元)、劳动投入(用总就业人数度量,单位为千人)以及资本投入(用资产总额度量, 单位为千元)的数据,试建立该地区的生产函数。
• 【例】美国1958-1969年小时收入指数变化百分比y与失业率x统计资料下表 所示,试建立美国1958-1969年的菲利普斯曲线。

• 若使用Eviews软件,在主窗口的命令栏内,直接键入ls y c
1/x回车即可得到参数估计结果。
2020/2/16
6
一、解释变量可以直接替换的非线性回归模型
• ⒈ 多项式函数模型
边际成本是递减的;当产量超过46.128时,边际成本是递增的。
2020/2/16
5
一、解释变量可以直接替换的非线性回归模型
• ⒈ 多项式函数模型
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6
(β< 0)
5
4
3
2
1 50 100 150 200 250 300 350 400
13
(4) 、S-型曲线模型 S-性曲线模型的一般形式为:
1
Yi e Xi ui
首先对上式做倒数变换得:
1 Yi
eXi

* i
e Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi*
X
例: yt = b0 +b1 xt + b2 xt2 + b3 xt3 + ut 令 x 1t = xt,x 2t = xt2,x 3t = xt3,上式变为
yt = b0 +b1 x 1t + b2 x 2t + b3 x 3t + ut 这是一个三元线性回归模型。如经济学中的总成本与产 品产量曲线与左图相似。
( b1>0, b2>0, b3>0)
(b1<0, b2>0, b3<0)
例4.1:总成本与产品产量的关系(课本91页)
C^t= 2434.7+ 85.7 xt - 0.028 xt2 + 0.00004 xt3
(1.8) (12.0) (-2.8)
(9.6)
R2 = 0.9998, N = 15
50 100 150 200 250 300 350 400
yt aebxt ut , (b 0)
L p fp (X1, X2,L , Xk )
2020/7/4
5
4.2线性化方法
1、非标准线性回归模型的线性化方法 非标准线性回归模型的线性化方法是变量替换法。
非标准线性回归模型的一般形式为:
Y 0 1 f1( X1, X 2 ,L , X k ) 2 f2 ( X1, X 2 ,L , X k )
L p f p ( X1, X 2 ,L , X k ) +u

LZ1 f1(X1, X2,L , X k ) Z2 f2 (X1, X2,L , X k )
Z p f p (X1, X2,L , Xk )
则可以把原模型转化为一个标准的多元线性回归模型
Y 0 1Z1 2Z2 L pZ p u
(2) 双曲函数模型
双曲函数模型的一般形式为:

Yi*
1 Yi
,
X
* i
1 Xi
1 Yi
1 Xi
ui
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi*
X
* i
ui
双曲线函数还有另一种表达方式,
yt = a + b/xt + ut 令xt* = 1/xt,得 yt = a + b xt* + ut 上式已变换
成线性回归模型。
11
(2) 双曲函数模型
1/yt = a + b/xt + ut
yt = a + b/xt + ut
(3) 对数函数模型
对数函数模型的一般形式为:Yi ln X i ui

X
* i
ln
Xi
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Yi
X
* i
ui
5
7
4
3
2
(β> 0)
1
0 50 100 150 200 250 300 350 400
6
下面介绍在经济问题时经常遇到的几种非标准线性 回归模型
(1)多项式函数模型 多项式函数模型的一般形式为:
Yi
0
1 X i
2
X
2 i
L
k
X
k i
ui

Z1i
Xi , Z2i
X
2 i
,L
, Zki
X
k i
则可将原模型化为标准的线性回归模型
Y 0 1Z1i 2Z2i L k Zki ui
7
也不能通过适当的变换将其化为标准的线性回归
模型,这种类型的非线性回归模型称为不可线性
化的非线性回归模型.
4
4.2线性化方法
1、非标准线性回归模型的线性化方法 非标准线性回归模型的线性化方法是变量替换法。
非标准线性回归模型的一般形式为:
Y 0 1 f1( X1, X 2 ,L , X k ) 2 f2 ( X1, X 2 ,L , X k )
3
2 虽然被解释变量Y与解释变量 X1, X 2 ,L , X k和未 知参数 0, 1,L , p 之间不存在线性关系,但是可 以通过适当的变换将其化为标准的线性回归模型
,这种类型的非线性回归模型称为可线性化的非
线性回归模型.
如柯布-道格拉斯生产函数模型:Yi
AK
i
Li
eui
3 如果被解释变量Y与解释变量 X1, X 2 ,L , X k 和未 知参数 0, 1,L , p 之间都不存在线性关系,而且
* i
ui
14
2 可线性化的非线性回归模型的线性化方法
下面几种在研究经济问题时经常遇到的可线性化的非线性 回归模型
(1)指数函数模型
60 50 40 30 20 10
0 -10
50 100 150 200 250 300 350 400
yt aebxt ut , (b 0)
1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4
其一般形式为:
Y 0 1 f1( X1, X 2 ,L , X k ) 2 f2 ( X1, X 2 ,L , X k )
L p fp (X1, X2,L , Xk )
其中 f1,L , f p 是关于 X1, X 2 ,L , X k 的p个已知的非 线性函数,0, 1,L , p 是(p+1)个未知参数.
另一种多项式方程的表达形式是
yt = b0 + b1 xt + b2 xt2 + ut 令x 1t = xt,x 2t = xt 2,上式线性化为, yt = b0 + b1 x1t + b2 x2t + ut 如经济学中的边际成本曲线、平均成本曲线与左图相似。
( b1>0, b2>0)
(b1<0, b2 <0
在这样一些非线性关系中,有些可以通过代数 变换变为线性关系处理,另一些则不能。下面我们 通过一些例子来讨论这个问题。
2020/7/4
1
线性模型的含义
线性模型的基本形式是:
Y 0 1X1 2 X 2 ...... k X k u
线性模型的线性包含两重含义:
(1)变量的线性
变量以其原型出现在模型之中,而不是以 X 2 或
X 之类的函数形式出现在模型中。
(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 虽然被解释变量Y与解释变量 X1, X 2 ,L , X k之间
不存在线性关系,但与未知参数 0, 1,L , p 之间 存在着线性关系,这种类型的非线性回归模型被 称为非标准线性回归模型。
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