非线性回归模型

非线性回归模型Tag内容描述：<p>1、第四章 非线性回归模型的线性化以上介绍了线性回归模型。但有时候变量之间的关系是非线性的。例如yt = a 0 + a1+ utyt = a 0 + ut上述非线性回归模型是无法用最小二乘法估计参数的。可采用非线性方法进行估计。估计过程非常复杂和困难，在20世纪40年代之前几乎不可能实现。计算机的出现大大方便了非线性回归模型的估计。专用软件使这种计算变得非常容易。但本章不是介绍这类模型的估计。另外还有一类非线性回归模型。其形式是非线性的，但可以通过适当的变换，转化为线性模型，然后利用线性回归模型的估计与检验方法进行处理。称此类模型。</p><p>2、计量经济学,授课人：田立法 教材：张晓峒计量经济学基础（第3版） 授课班级：金融0905、0906，信用0901 公共信箱：sd_jiliang_2011163.com tianlifa,计量经济学,天津商业大学经济学院,天津商业大学经济学院,2011年10月,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. 线性回归模型与非线性回归模型的形式有何不同？,线性模型 非线性模型,2. 非线性回归模型可分为几类？ 第一类：非标准的线性回归模型； 第二类：可线性化的非线性回归模型； 第三类：不可线。</p><p>3、第六章 非线性回归模型经济模型本来就存在许多非线性形式，我们在引言与第一章就曾经处理过“可以线性化的非线性模型”，即经过简单函数变换后可以化为一元或多元线性回归模型的非线性回归模型。但是在一般情况下，非线性模型难以精确地线性化，这就需要予以特别的考虑。一般的非线性回归模型可以表示为（6.0.1）这里X是可观察的独立随机变量，是待估的参数向量，Y是独立观察变。</p><p>4、常见非线性回归模型 1.简非线性模型简介 非线性回归模型在经济学研究中有着广泛的应用。有一些非线性回归模型可以通过直接代换或间接代换转化为线性回归模型, 但也有一些非线性回归模型却无法通过代换转化为线性回归模型。 柯布道格拉斯生产函数模型 其中 L 和 K 分别是劳力投入和资金投入, y 是产出。由于误差项是可加的, 从而也不能通过代换转化为线性回归模型。 对于联立方程模型, 只要其中有一。</p><p>5、非线性回归模型线性化：1。双对数模型；2.半对数模型；3.幂函数模型；4.多项式函数模型；5.倒数函数模型，i=1，2，n，多元线性回归模型；j代表当Xj变化1个单位而其他解释变量保持不变时Y的平均值E(Y)的变化。单变量线性回归模型，I=1，2.n，非线性情况：以便原始模型可以转换为标准线性回归模型。(1)双对数模型，斜率系数衡量Y对Xk的弹性，表示当变量Xk变化1%而其他解释变量保持不变时。</p>