<<
>>

Нелинейная регрессия

Если вам не удалось описать взаимосвязь между переменными уравнения линейной регрессии, можно попытаться использовать для этой цели некоторые другие функции. Подбор уравнения нелинейной регрессии также проводится в модуле Multiple regression.

Настройка параметров диалогового окна Multiple regression проводится так же, как и при составлении уравнения линейной регрессии, с тем только отличием, что в строке Mode: вместо надписи Standard устанавливается Fixed non-linear. После того как вы установите в этом окне все необходимые параметры и нажмете кнопку ОК, появится новое окно Non-linear Components Regression, в котором приведены названия определенных математических функций. Вы должны установить флажки в строках перед теми из них, которые, по вашему предположению, наиболее точно описывают процесс. Однако в начале анализа рекомендуется выбрать только одну функцию, чтобы модель изначально не была очень сложной (в нашем примере LOG(X)), после чего нужно нажать ОК. Это действие приведет к открытию нового окна Model Definition, в котором вы должны нажать кнопку Variables. Появляется диалоговое окно Select dependent and independent variable list, где нужно указать зависимые (в столбце Dependent variable list) и независимые (в столбце Independent variable list) переменные. Необходимо напомнить, что зависимая переменная может быть только одна (в примере — ВЕС). В качестве независимых переменных нужно выбрать из столбца Independent variable list только те значения, которые не связаны с ранее отмеченной зависимой переменной. В примере это РОСТ и LOGV1 (переменная ВЕС является зависимой, а LOGV2 — не что иное, как логарифм значений переменной ВЕС, т. к. номер столбца, содержащего значения зависимой переменной, равняется двум). Выбор названий переменных из списка осуществляется курсором мыши. Завершается выбор переменных нажатием ОК сначала в окне Select dependent and independent variable list, а затем — в Model Definition. Появляется уже знакомое вам окно Multiple Regression Results, в котором нужно нажать кнопку Regression Summary. После выполнения последнего действия на экране появляется таблица вывода данных (рис. III.81). Анализируя ее параметры, следует отметить, что несмотря на достоверность данного типа связи и высокую точность описания предложенной модели, составить уравнение регрессии невозможно, т. к. значения всех коэффициентов являются недостоверными (в случае достоверности всех этих коэффициентов уравнение приобрело бы вид: ВЕС = -4776,34 - 5,2 • РОСТ + 2568,92 • LOG(POCT)). Однако, если не удалось составить с первого раза уравнение нелинейной регрессии, не отчаивайтесь. Подбирайте новые функции, комбинируйте их — и у вас обязательно все получится.

Рис. 111.81. Таблица вывода данных

<< | >>
Источник: Герасевич В. А.. Самоучитель. Компьютер для врача. — СПб.: БХВ-Петербург,2002. — 640 с.. 2002

Еще по теме Нелинейная регрессия:

  1. 1.3. НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
  2. Множественная регрессия.
  3. 8.4 Регрессионный анализ
  4. 2.2. Лабораторная работа № 2. Применение регрессионных моделей для анализа и прогнозирования спроса на продукцию фирмы
  5. Виды регрессий.
  6. Задачи корреляционного анализа.
  7. 5.3. Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели
  8. Содержание дисциплины
  9. Перечень вопросов к зачету на втором курсе
  10. 4.2. СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛОВ ДИСЦИПЛИНЫ
  11. Проведение анализа вариаций и связей
  12. СЛОВАРЬ1
  13. Содержание
  14. Составление уравнения линейной регрессии