第4章非线性回归模型的线性化1 变量间的非线性关系2 线性化方法3 案例分析41 变量间的非线性关系对于非线性回归模型,按其形式和估计方法的不同,可以分为三种类型:1 非标准线性回归模型例:2 可线性化的非线性回归模型例:3 不可线性化的非线性回归模型例:42 线性化方法1 非标准线性回归模型的线性化方法-变量替换法(1)多项式函数模型(2)双曲线函数模型(3)对数函数模型(4)S-型曲线模型2
第一节 变量间的非线性关系ib=k2可线性化的非线性回归模型虽然被解释变量与解释变量和未知参数之间不存在线性回归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例如 C-D生产函数模型例:柯布-道格拉斯生产函数皮尔生长曲线的一般模型林德诺模型龚帕兹模型皮尔生长曲线的常用模型(案例)生长曲线 (logistic) 模型(与教材中的模型稍异 )首先需要估计上限k自03年5月1日起新增疑似病例的变化
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 非线性回归模型的线性化第一节 变量间的非线性关系第二节 线性化方法第三节 案例分析第一节 变量间的非线性关系1第一种类型(非标准线性回归模型)2第二种类型(可线性化的非线性回归模型)3第三种类型(不可线性化的非线性回归模型) 在实际经济活动中经济变量的关系是复杂的直接表现为线性关系的情况并不多见 如著名的
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中山学院经济与管理系单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中山学院经济与管理系第四章 非线性回归模型的线性化4.1变量间的非线性关系 迄今为止我们已解决了线性模型的估计问题但在实际问题中变量间的关系并非总是线性关系经济变量间的非线性关系比比皆是如大家所熟悉的柯布-道格拉斯生产函数:就是一
下面介绍几种典型的可以做线性化处理的非线性模型 (1)多项式函数模型(1)(第2版教材第114页)(第3版教材第93页)案例2:炼钢厂钢包容积Y与钢包使用次数X的关系(file:5nonli7)28个省市自治区1985?2005年城镇居民人均食品支出(food)与人均收入(ie)的关系yt存活率()设定yt的上渐近极限值k =101(因为已有观测值yt =100所以令k =101更好些)得
计量经济学(本科)课件 南开大学数量经济研究所所长数量经济学专业博士生导师 张晓峒nkeviews@第4章非线性回归模型的线性化 (1)多项式函数模型(2)双曲线函数模型(3)对数函数模型(4)生长曲线 (logistic) 模型(比教材中的模型复杂些)(5)指数函数模型(6)幂函数模型(7)不可线性化的非线性回归模型估计方法 (不要求掌握 )file:li-4-1file:5nonli7file
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第2章 线性回归模型学习目标了解:经济变量之间的关系 回归名称的来源逐个剔除法逐步回归法的优缺点理解:多元线性回归模型的一般形式随机项的来源及基本假定回归分析的基本思想和方法t检验f检验r检验的关系判定系数选元的标准 掌握:线性回归模型的一般形式误差随机项的基本假定回归分析的主要内容普通最小平方法t检验f检验r检验的检验
第二章 经典线性回归模型:双变量线性回归模型 回归分析概述 双变量线性回归模型的参数估计 双变量线性回归模型的假设检验双变量线性回归模型的预测实例§ 回归分析概述一变量间的关系及回归分析的基本概念二总体回归函数(PRF)三随机扰动项四样本回归函数(SRF)一变量间的关系及回归分析的基本概念1. 变量间的关系(1)确定性关系或函数关系:研究的是确定现象非随机变量间的关系(2)统计依赖或相关关系:研
IBM-SPSS第27章曲线回归与非线性回归曲线直线化变化方法曲线直线化法,即利用变量变换的方法,使变换后的两个变量之间呈直线关系。求出直线回归方程后,再将方程中的变量通过逆变换还原,求得所求的曲线回归方程。1.多项式曲线y=a+bx+cx2 2.对数函数 y = a + blnx 3.指数函数y = aebx或y = aeb/x(a0)4.幂函数y=axb (a0)5.双曲线函数1/y = a
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第8章 非线性回归8.1 可化为线性回归的曲线回归8.2 多项式回归8.3 非线性模型8.4 本章小结与评注§8.1 可化为线性回归的曲线回归y=β0β1ex ε (8.1) 可线性化的曲线回归模型 也称为本质线性回归模型 只须令x′=ex即可化为y对x′是线性的形式y=β0β1
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