多元线性回归

1、多元线性回归多元线性回归主要研究一因变量指标是否与多个自变量指标之间存在数量变动关系， 简单的说就是多个因子发生变化时，将影响某个因子的变化。下面举一个电信的模拟案例，通过这个案例在介绍多元线性分析的主要功能与使用 方法，首先我们读取数据，读取数据后，选择因变量和自变量，选择的第一变量通 常为因变量，字体用红色表示。如下图，因变量为长途小计，自变量分别为909 通信费、国内通信费、台湾通信费、国际通信费、香港通信费、澳门通信费、异地 GSM长途通信费。通过建立多元线性回归模型，我们来分析哪几项业务对长途业务 的收入影响最大。&O单指标分折 a-o刘指折分折 由口击箱分折 国亡1四帽分析 i &

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3、线性回归之选取指标然后选择回归分析多元线性回归分析Minelite将会提示“是否绘制回归评价图” 对话框，可根据需要选择Yes”还是“ No”。图表132多元线性回归图上图为回归评价图，残差图一般以拟合值为横坐标，以残差值为纵坐标，对于一个 好的拟合，残差应是左右对称，尾部不大，从上图可以说明此模型是合适的。从运行记录里可以看出：回归公式:长途小计=7.98053552749693E-02+0.99*IP90通信费+1 *国内通信费+0.99*国际通信费+0.99*香港通信费+1*澳门通信费+1*台湾通信费AIC=33071.2317142286下图是结果数据:图表133多元线性回归之结果数据

4、从以上数据您可以看出：这是一个非常不错的多元线性回归模型。非线性回归社会经济现象之间的复杂性决定了有时各因素之间的关系不一定是线性的，而可能 存在着非线性关系，在预测时，必须建立非线性回归模型预测。由于非线性回归模 型存在着计算难度大等问题，在实际应用时，通常要采用一定的数学手段将其转化 成线性回归模型来解决问题。下面举一个电信的模拟案例，通过这个案例在介绍非线性分析的主要功能与使用方 法，首先我们读取数据，读取数据后，选择因变量和自变量，选择的第一变量通常 为因变量，字体用红色表示。如下图，因变量为总时长，自变量分别为总次数。图表134非线性回归之选取指标选择完变量后，选择可归分析非线性回归

5、输入以下公式: itsm ：）T94li5n iF.wnWHUFIM m -。，园囱 ti修tn ）或0：打1可EUiS?raxhl：置- * zinjb E M 症 FMinrrt, mfld甄5 B0n3 3.211套J用E2 .海 4cHffli-WBa旧III舟季岫曰，5.时也町IS中黑另基J ：CW xite IE-132 414I3&3氓钥玲 J】洪1捋0.6iitS? L0?Wi1fjJiAl - iAirtfei： MTJH4图表135非线性回归之输入回归公式然后输入参数初始值a=i,b=i”。0 D. I.hliImU i iTTinaLf Lib- J Ml 曲一： _/a

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7、SlttttHl用IS甲叫外市职策31P1HIWM1E|inI ite - licicEvft Inlo-cnt BKplncec - LM租工作图表136非线性回归之输入参数初始值如果公式或参数不对让。1哉将不能正确进行非线性回归，通常我们将这种情况叫 做不收敛。3.m灿神1国 SUHMFlUa eHt?anf 三州翎 w tfSFfi.tfNlndiEd3t3 mnirq wn-pi v42O. I MG20D.321 ue-w Irlrriwe85司反普通甲圭购日归_ 44-flJI*皆SE蚤嫌1回日心QU龙理与E 、耳W 现功蹭n健耳苴sb如SIESff钮-xwiaeySiaiSEBj

8、:WaWBEMBK苗句皇日VBLIl用尊岫曰归用由甲刊外市 心部 曲制KK2叫M*EP图表137非线性回归图上图为高血压和酒精的非线性回归图。枷值网.淘KI龄滩碧 权Mi#：世iST.ti 0 i/li型U顷番上也Hlwllpdk! rnhil闯 5flnrBr33.1 R30.321 ijsst INsrlscssn KDfh, HWlA用毛现JI日归* * 映 Bff束里*v i|工具础三称rf.4-PriJ-M / K 韵?V说库*XIhrH n川夕 律由印矗 a 4垢胃折女fcjJtf 45 1炬所 5EM3 &就性EMJ tWTH3.wsteaxswsa .5迁谗踏9 siS9jteM .宜&做xes加.弓瘀啪澜如猊 5&lM543：S .迎1勤冬的加 &E&勤洒必猊 WM4MM3M：3 KlS-l-HZnnSH .sasE-i-nzwnsce WM4MM3M：3 WM