第10章统计回归模型
第10章 统计回归模型
数学建模的基本方法机理分析测试分析 由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制, 无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规 律的数学模型 通过对数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型 回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型 不涉及回归分析的数学原理和方法 通过实例讨论如何选择不同类型的模型 对软件得到的结果进行分析,对模型进行改进
回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型 数学建模的基本方法 机理分析 测试分析 通过对数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型 不涉及回归分析的数学原理和方法 通过实例讨论如何选择不同类型的模型 对软件得到的结果进行分析，对模型进行改进 由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制, 无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规 律的数学模型
牙膏的销售量 问建立牙膏销售量与价格、广告投入之间的模型 题预测在不同价格和广告费用下的牙膏销售量 收集了30个销售周期本公司牙膏销售量、价格 广告费用,及同期其它厂家同类牙膏的平均售价 销售本公司价其它厂家广告费用价格差销售量 周期格(元)价格(元)(百万元)(元)(百万支) 3.85 3.80 5.50 0.05 738 2 3.75 4.006.75 0.25 8.51 29 3.80 3.85 5.80 0.05 793 30 3.70 4.25 6.80 0.55 9.26
牙膏的销售量 问 题 建立牙膏销售量与价格、广告投入之间的模型 预测在不同价格和广告费用下的牙膏销售量 收集了30个销售周期本公司牙膏销售量、价格、 广告费用，及同期其它厂家同类牙膏的平均售价 30 3.70 4.25 6.80 0.55 9.26 29 3.80 3.85 5.80 0.05 7.93 2 3.75 4.00 6.75 0.25 8.51 1 3.85 3.80 5.50 -0.05 7.38 销售量 (百万支) 价格差 （元） 广告费用 (百万元) 其它厂家 价格(元) 本公司价 格(元) 销售 周期
基本模型 y≈公司牙膏销售量 x1其它厂家与本公司价格差 公司广告费用 75 -02 04 y=Bo+Bx+B2x2+B3x2+8 y=B+Bx, +8 y被解释变量(因变量) x1,x2-解释变量(回归变量,自变量) B0,B1,β2,β3~回归 e~随机误差鹦值为零 75 5 5.5 65 75 的正态分布随机变量)y=++Ax+
基本模型 y ~公司牙膏销售量 x1~其它厂家与本公司价格差 x2~公司广告费用 = + + 0 1 1 y x = + + + 2 0 1 2 2 2 y x x 5 5.5 6 6.5 7 7.5 7 7.58 8.59 9.5 10 x 2 y -0.2 0 0.2 0.4 0.6 7 7.58 8.59 9.5 10 x 1 y = + + + + 2 0 1 1 2 2 3 2 y x x x x 1 , x 2 ~解释变量 (回归变量, 自变量) y~被解释变量（因变量） 0, 1 , 2 , 3 ~回归 ~随机误差（均值为零 系数 的正态分布随机变量）
模型求解 MATLAB统计工具 y=尻+凡x+Bx+B3x箱E由数据xx估计尸 [b, bint r, rint, stats]=regress(y/ x, alpha) 输入Y~维数据向量输出-/的估计值 x]-m4数■m的信区间 据矩阵,第1列为全1向量 残差向量y-xb a1pha(置信水平0.05)nt=的置信区间 参数参数估计值置信区间 17.3244 5.7282289206 S七ats~ 13070 10.68291.9311 检验统计量 -3.6956 -7.49890.10771 RZ, F, P 0.3486 10.03790.65941 R2=0.9054F=829409p=0.0000
MATLAB 统计工具 箱 模型求解 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,alpha) 输入 x= ~n4数 据矩阵, 第1列为全1向量 [1 ] 2 1 2 2 x x x alpha(置信水平,0.05) = + + + + 2 0 1 1 2 2 3 2 y x x x b~的估计值 bint~b的置信区间 r ~残差向量y-xb rint~r的置信区间 Stats~ 检验统计量 R2 ,F, p y~n维数据向量 输出 由数据 y,x1 ,x2估计 参数 参数估计值 置信区间 17.3244 [5.7282 28.9206] 1.3070 [0.6829 1.9311 ] -3.6956 [-7.4989 0.1077 ] 0.3486 [0.0379 0.6594 ] R2=0.9054 F=82.9409 p=0.0000 0 1 2 3