许多情况下,变量之间的关系并非是线性关系,我们无法建立线性回归模型。但是许多模型可以通过变量转化为线性关系。当变量之间存在可以使用这些曲线描述的关系时,我们便可以使用曲线回归分析进行拟合。
1.操作步骤
(1)在菜单栏依次选择“分析”—“回归”—“曲线估计”命令,打开如下图所示的“曲线估计”主对话框。
(2)在“曲线估计”对话框中“线性”、“对数”、“ 二次项”、“显示ANOVA表格”复选框,然后单击“继续”按钮,保存设置。
(3)单击“确定”按钮,便可以得到曲线回归结果。
2.实验结果及分析
(1)模型描述
分析:
给出了模型基本情况的描述。从该图中可以看到,模型的因变量和自变量的名称、是否含有常数项、方程的容差以及三个方程的类型。
(2)个案处理摘要
分析:
从该图可以得到参与曲线回归的个案数总共有10个。
(3)变量处理摘要
分析:
从该图中可以得到因变量和自变量的正负值情况,如本实验中因变量和自变量都含有正值10个,没有零和负值。
(4)比较
分析:先看R²,再看F检验显著性 ,R²越大越好,F值越大越好,F检验显著性越小越好。
5.系数
Q拟合效果最好,方程:y=-33.689(a)+2.680(b)x+0.033(c)x²
三次模型:y=a+bx1+cx2+dx3
一元线性回归方程:y=a+bx
二元线性回归方程:y=a+bx+cx²
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