logo
Мат_моделир_2015_заоч_ЭП_ФИН / Мат_мод_лекции

Многомерный нелинейный регрессионный анализ

Математическая модель многомерной нелинейной функции регрессии имеет вид (для двух факторов)

. (3.38)

Уравнение многомерной нелинейной регрессии для этого случая

. (3.39)

Математическая запись метода наименьших квадратов в этом случае имеет вид:

(3.40)

Коэффициенты регрессии определяются с помощью надстройки «Поиск решения».

Таблица 3.18. Вывод итогов для измененной модели

Пример 3.10. Выполнить многомерный нелинейный регрессионный анализ для данных примера 3.9.

Решение. Запишем уравнение многомерной нелинейной регрессии

. (3.41)

Размещение информации и результаты расчета приведены в таблице 3.19

Таблица 3.19. Результаты расчета

Расчетные формулы приведены в таблице 3.20.

Таблица 3.20. Расчетные формулы

Адрес ячейки

Формула

Запись на языке ЭТ

D4

=b4^2

E4

=b4*c4

F4

=c4^2

H4

Формула (3.41)

СУММПРОИЗВ(a4:f4;$a$2:$f$2)

I4

=g4 - h4

J4

=i4^2

K4

=g4 - $k$2

L4

=k4^2

H2

Формула (3.40)

СУММКВРАЗН(h4:h45;g4:g45)

J2

КОРРЕЛ(g4:g45;h4:h45)

K2

СРЗНАЧ(g4:g45)

J46

СУММ(j4:j45)

L46

СУММ(L4:L45)

J47

=j46/(d47 – e47)

L47

= L46/(d47 – e47)

J48

=1-j47/L47

L48

=j48*g47/((1-j48)*f47)

В итоге расчета получена модель нелинейной регрессии

.

Так как расчетное значение критерия Фишера больше критического, то модель регрессии можно использовать для прогнозирования.