《实验六用SPSS进行非线性回归分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验六用SPSS进行非线性回归分析（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、实验六 用SPSS进行非线性回归分析例：通过对比12个同类企业的月产量（万台）与单位成本（元）的资料（如图1）,试配合适当的 回归模型分析月产量与单位成本之间的关系15D 00-10.00-12QXJD-100.00-80.0Q-60.00-1C.OO20 0030.0040.00SO.OO60.0070.00月产最图1原始数据和散点图分析、散点图分析和初始模型选择在SPSS数据窗口中输入数据，然后插入散点图（选择Graphs宀Scatter命令），由散点图可以看出，该数据配合线性模型、指数模型、对数模型和幕函数模型都比较合适。进一步进行曲线估计：从 Statistic下选Regression
2、菜单中的 Curve Estimation命令；选因变量单位成 本到 Depe nde nt框中，自变量月产量到In depe nde nt框中，在 Models框中选择 Li near、Logarithmic、Power和Exponential四个复选框，确定后输出分析结果，见表1。分析各模型的R平方，选择指数模型较好，其初始模型为 但厂考虑到在线性变换过程可能会使原模型失去残差平方和最小意义，因此进一步对原模型进行优化。模型汇总和参数估计值因变量：单位成本方程模型汇总参数估计值R方Fdf1df2Sig.常数b1线性.912104.179110.000158.497-1.727对数.9431
3、66.595110.000282.350-54.059幕.931134.617110.000619.149-.556指数.955212.313110.000176.571-.018自变量为月产量。表1曲线估计输出结果、非线性模型的优化SPSS提供了非线性回归分析工具，可以对非线性模型进行优化，使其残差平方和达到最小。从 Statistic下选Regression菜单中的 Nonlinear命令；按 Paramaters按钮，输入参数 A： 176.57和B： -.0183;选单位成本到 Dependent框中，在模型表达式框中输入“A*EXP（B*月产量）”，确定。SPSS俞出结果见表2。由输
4、出结果可以看出，经过6次模型迭代过程，残差平方和已有了较大改善，缩小为568.97，误差率小于 0.00000001，优化后的模型为:/= 182334 :|: c-CJQIW j迭代历史记录迭代数a残差平方和参数AB1.01.11.21.32.02.13.03.14.04.15.05.16.06.17.07.18.08.19.09.110.010.1104710.5235.346E+133 30684076640.87397312.72497312.72483887.03683887.03659358.74559358.74526232.00826232.0087977.2317977.23
5、11388.8501388.850581.073581.073568.969568.969568.969568.969568.969176.570-3455.813476.032215.183215.183268.159268.159340.412340.412385.967385.967261.978261.978153.617153.617180.889180.889182.341182.341182.334182.334182.334-.1832.243.087-.160-.160-.133-.133-.102-.102-.065-.065-.038-.038-.015-.015-.019-.019-.019-.019-.019-.019-.019导数是通过数字计算的。a. 主迭代数在小数左侧显示，次迭代数在小数右侧显示。b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为SSCON = 1.000E-008，因此在22 模型评估和10 导数 评估之后，系统停止运行。表 2 非线性回归的输出结果传统手工运算求解，运算量与迭代次数成正比；而使用SPSS求解，只要输入了初始参数值和模型表达式， 无论迭代多少次，都可快速得到最后结果，不仅减轻了计算强度，而且提高了数据准确度，相比Excel又有了极大的进步。
