文昌市住房和城乡建设局网站,南通网站推广优化公司,群晖 nas 做网站,青岛网站建设和优化在上一篇时间序列的文章中#xff0c;偶然发现另一份数据的整体趋势很符合非线性回归关系#xff0c;那么就顺势写一篇非线性回归案例的文章吧。
准备工作#xff1a;SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码#xff0c;永久免费】
数据解释偶然发现另一份数据的整体趋势很符合非线性回归关系那么就顺势写一篇非线性回归案例的文章吧。
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数据解释原数据中自变量为时间1900~2018因变量为金额。下面我们就来研究金额随着时间增加而呈现的趋势变化。
第一步绘制图形选择模型
【图形】--【图表构建程序】--【确定】进入如下界面进行操作注意此处的图表预览不是最终生成的散点图点击确定后输出查看器中会显示实际数据的散点图右图所示。 根据散点图我们可以判断金额的变化趋势大致是一条曲线倾向于指数型曲线接下来验证一下二次曲线和指数型曲线哪个拟合度更高
第二步模型拟合度对比选择拟合度最高的模型
【分析】--【回归】--【曲线估计】进入如下界面进行操作
勾选待验证的模型此处选择了二次项和指数分布当然你也可以全部都选上看看哪个模型拟合度最高。
勾选“显示ANOVA表格”后点击确定 输出 结果分析
对比模型汇总表二次项 R 方为0.876指数型 R 方为0.971可以看出指数型拟合度高于二次项分析指数型 ANOVA 表显著性SIG为0.000由于0.0000.01 所以具备显著性分析指数型系数表未标准化时系数为0.105 常数项为 2.478 x 10**86 指数型曲线的表达式为Y 2.478 x 10**86 * exp0.105 * t 其中 Y 为因变量金额 t 为自变量年份。下面是 SPSS 中其他曲线估计模型的表达式可根据运行结果给出的系数写出相应的模型表达式
