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文档简介

非线性回归分析 1 常用的目标函数及其线性化的方法 2 回归方程的评价方法 3 应用范例与MATLAB实现 Non linearRegressionAnalysis 1 常用的目标函数及其线性化方法 在一些实际问题中 变量间的关系并不都是线性的 那时就应该用曲线去进行拟合 用曲线去拟合数据首先要 解决的问题是回归方程中的参数如何估计 解决问题的基本思路 常用非线性函数及其线性化方法 倒幂函数 还原为目标函数形式的非线性回归方程 函数图象 线性化方法 双曲线函数 函数图象 线性化方法 幂函数 函数图象 b 0 线性化方法 指数函数 函数图象 线性化方法 函数图象 倒指数函数 线性化方法 对数函数 函数图象 线性化方法 S型曲线 函数图象 线性化方法 令 则 2 回归方程的评价方法 对于可选用回归方程形式 需要加以比较以选出较 好的方程 常用的准则有 决定系数 定义 剩余标准差 定义 自然其值小的方程为好 出 供使用者从不同角度去认识所拟合的曲线回归 F检验 类似与一元线性回归中的F检验 其中 3 应用范例与MATLAB实现 商店销售额与流通率的非线性回归分析 流通率是反映商业活动的一个质量指标 指每元 商品流转额所分摊的流通费用 收集了九个商店的有关数据 此课件下
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