回归 对数变换 二次项

有两种方法,第一种：在命令窗口中输入genrlny=log(y)然后回车,生成y的对数序列,lny只是新的序列名称,按照格式生成其他对数序列再回归；第二种,直接在菜单栏中选择QUICK然后选择Esti

假设先计算lny在a1：a10,lnx在b1：b10选择两个单元格a11:b11按f2,输入=linest（a1：a10,b1：b10,）按ctrl+shift+entera11=b,b11=a至于r

用excel先绘画出xy的散点图,右击其中一个点,然后“添加趋势线”,并“显示公式”

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

f(x)=|logax|,x＜1/a的部分与原函数关于x轴对称,x＞1/a的部分与原函数相同.f(x)=loga(1-x),与原函数关于x=-1/2对称.

这个不叫对数线性模型,真正的对数线性是用来分析分类变量影响因素的,你说的这种模型是对非线性回归分析模型进行对数变换以得到线性的模型,它的模型形式与对数有关,你要看清楚你说的“别人的论文”是何种情况,因

这个吗...第9讲回归旋转设计_百度文库

令t=√(ax+b),其中ax+b>=0,x>=-b/a,y>=c,则有：y=t+c可以根据题意先求出关于t的结果,最后再用x=(t^2-b)/a代回即可

X=[ones(9,1)xx.^2];就可以了.得到b的三个值分别是常数项、一次项系数、二次项系数

左加右减,上加下减啊再答：Ҫ���������再问：再答：�ʺ�����ʲô��再答：�����Ƴɵڶ���ô再问：�ţ�再答：����ţ���ȥ��ֻ�ʣ��ڶ�����Ӧ�ûᡣ����再答：�ڶ�

Transform——Compute过程目标变量框（Traget）取要转换后生成的新变量名字表达式框(NumericExpress)中如下设置:反正弦：ARSIN(原始变量名)对数转换:ln(原始变量

需要采用spss里面的非线性回归来设定模型然后求这个系数的再问：应该设计一个什么样的模型呢？还有那个参数设置我都不是太明白，您能介绍的再详细一点吗？再答：就按照你需要构建的这个模型来设置就好了只不过哪

two-dimensionallinearregressionequation.是概率统计书上的哦.

有两种判断方法：一是根据散点图进行估计,二是逐个模型尝试、比较.如果比较不出来的话就选择用模型尝试.模型优劣的比较：一是直观地比较坐标图中的点线匹配效果,二是比较模型的拟合优度（R的平方值）.只要模型

不能拒绝二次adm项系数为0的假设所以不显著你可以看看二次回归和一次回归R方的差异如果不大说明一次v即可.再问：但是R^2很大啊。。。再答：一次和二次的R方差异是多少?再问：相差不大。。。

先把变量去对数然后安装普通回归分析进行操作就可以啦

你的线性回归是指被估参数是线性的回归吗?被估参数是线性是指：把参数视为变量,参数相对于x是线性的.比如：y=kx+b这是典型的线性回归还有：y=ax^2+bx+c,把x^2及x看成a,b的系数的话,a

对数回归与线性回归并没有本质区别,把原数据先取log再做线性回归则可.代码：y=[72072576069574575572075077071571570569571567572571570069574

LSLOG(Y)CLOG(X),在程序上面的一行空白处.回车也可以点击group数据,进去后点击object_>newobject_>equation在弹出的对话框内输入：LOG(Y)CLOG(X)

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度