模型统计模型

第一页，共四十三页，2022年，8月28日模型一牙膏的销售量确定关系：牙膏销售量——价格、广告投入内部规律复杂数据统计分析常用模型回归模型×数学原理软件30个销售周期数据：销售量、价格、广告费用、同类产品均价销售周期公司价(元)它厂价(元)广告(百万元)价差(元)销售量(百万支)13.853.805.50-0.057.3823.754.006.750.258.51………………293.803.855.800.057.93303.704.256.800.559.26第二页，共四十三页，2022年，8月28日分析y~公司牙膏销售量x1~其它厂家与本公司价格差x2~公司广告费用解释变量(回归变量,自变量)被解释变量（因变量）

y与x1y与x2t1.mt2.mt5.m第三页，共四十三页，2022年，8月28日Matlab统计分析MATLAB7.0版本s增加一个统计量:剩余方差s2[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)3、回归分析statisticstoolbox解释变量：矩阵显著性水平：0.05

系数估计值

置信区间

残差

置信区间

被解释变量：列检验统计量：R2,F,p随机误差：正态分布均值为零回归系数rcoplot(r,rint)残差及其置信区间作图第四页，共四十三页，2022年，8月28日于是考察y与x1y与x2有结果t4.m第五页，共四十三页，2022年，8月28日多元回归模型模型MATLABt3.mt1x=[ones(size(x1)),x1,x2,x2.^2];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)程序第六页，共四十三页，2022年，8月28日结果分析即：参数参数估计值置信区间017.3244[5.728228.9206]11.3070[0.68291.9311]2-3.6956[-7.49890.1077]30.3486[0.03790.6594]R2=0.9054F=82.9409p=0.0000显著性：整体显著y的90.54%可由模型确定、F远超过F检验的临界值、p远小于=0.05x2：2置信区间包含零点——不显著；3显著第七页，共四十三页，2022年，8月28日销售量预测控制价格差x1=0.2元，投入广告费x2=650万元得：价差x1=它厂价x3-公司价x4估计x3，调整x4销售量预测区间为[7.8230，8.7636]（置信度95%）？上限用作库存管理的目标值

若估计x3=3.9，设定x4=3.7可以95%的把握知道销售额在7.83203.729（百万元）以上(百万支)控制x1预测ylin.m第八页，共四十三页，2022年，8月28日模型改进x1和x2对y的影响有交互作用交互项参数估计值置信区间估计值置信区间017.32445.728228.920629.113313.701344.525211.30700.68291.931111.13421.977820.29062-3.6956-7.49890.1077-7.6080-12.6932-2.522830.34860.03790.65940.67120.25381.08874-1.4777-2.8518-0.1037R2=0.9054F=82.9409p=0.0000R2=0.9209F=72.7771p=0.0000t6.m比较：置信区间、R2第九页，共四十三页，2022年，8月28日控制价格差x1=0.2元，投入广告费x2=6.5百万元比较：销售量预测(百万支)区间[7.8230，8.7636]区间[7.8953，8.7592](百万支)预测区间长度更短

略有增加

第十页，共四十三页，2022年，8月28日

x2=6.5比较：两模型y与x1,x2关系x1=0.2x1x1x2x2第十一页，共四十三页，2022年，8月28日讨论：交互作用影响价格差x1=0.1价格差x1=0.3广告投入y

（x2大于6百万元）价格差较小时增加的速率更大x2价格优势y

价格差较小广告作用大x1x2第十二页，共四十三页，2022年，8月28日完全二次多项式模型

MATLAB相应面分析Rstool(x,y,’model’,alpha,’xname’,’yname’)linearinteractionquadraticpurequadratic线性项常数项、线性项、交叉项交叉项、平方项常数项、线性项、平方项第十三页，共四十三页，2022年，8月28日相应面分析rstool(x(:,2:3),y)x1x2Export：all:betarmseresiduals系数均方差残差第十四页，共四十三页，2022年，8月28日评注回归模型数据、经验、图形回归变量、函数形式Matlab求解统计分析：R2、F、p回归系数置信区间包含0点改进添加二次项、交叉项……第十五页，共四十三页，2022年，8月28日模型二软件开发人员的薪金薪金——资历、岗位、学历建立模型：分析人事策略的合理性，作为新聘用人员薪金的参考资历~从事专业工作的年数；管理~1=管理人员，0=非管理人员；教育~1=中学，2=大学，3=更高程度46名软件开发人员的档案资料

编号薪金资历管理教育01138761110211608103……………4519207170246193462001第十六页，共四十三页，2022年，8月28日模型假设假设：y~薪金，x1~资历（年）

x2=1~管理人员，0~非管理人员1~中学2~大学3~更高？假设：资历每加一年薪金的增长是常数；管理、教育、资历之间无交互作用教育=模型：线性回归回归系数随机误差中学：x3=1,x4=0；大学：x3=0,x4=1；更高：x3=0,x4=0第十七页，共四十三页，2022年，8月28日模型求解

x1~资历(年)

x2=

1~管理，0~非管理中学：x3=1,x4=0;大学：x3=0,x4=1;更高：x3=0,x4=0Matlab程序:xinjindata.mxinjin.m

xinjindata.m：序号、工资y、资历x1、管理x2、学历、x3、x4、xx

xinjin.m：M=dlmread('xinjindata.m');x1=M(:,3);x2=M(:,4);x3=M(:,6);x4=M(:,7);y=M(:,2);x=[ones(size(x1))x1x2x3x4][b,bi,r,ri,s]=regress(y,x)第十八页，共四十三页，2022年，8月28日R2,F,p模型整体上可用资历增加1年薪金增长546管理人员薪金多6883中学程度薪金比更高的少2994大学程度薪金比更高的多148

a4置信区间包含零点解释不可靠!结果参数估计值置信区间a011032[1025811807]a1546[484608]a26883[62487517]a3-2994[-3826-2162]a4148[-636931]R2=0.957F=226p=0.000第十九页，共四十三页，2022年，8月28日结果分析残差分析法残差

与资历x1的关系残差大概分成3个水平6种管理—教育组合混在一起，未正确反映Matlab:xinjin2.m第二十页，共四十三页，2022年，8月28日

与管理x2—教育x3、x4的关系残差全为正，或全为负，管理—教育组合处理不当应在模型中增加管理x2与教育x3,x4的交互项组合123456管理010101教育112233管理与教育的组合残差分析第二十一页，共四十三页，2022年，8月28日模型改进增加管理x2与教育x3,x4的交互项R2,F有改进回归系数置信区间不含零点模型可用参数估计值置信区间a011204[1104411363]a1497[486508]a27048[68417255]a3-1727[-1939-1514]a4-348[-545–152]a5-3071[-3372-2769]a61836[15712101]R2=0.999F=554p=0.000Matlab:xinjin3.m第二十二页，共四十三页，2022年，8月28日消除了不正常现象异常数据(33号)去掉残差分析e~x1

e~组合Matlab:xinjin4.m第二十三页，共四十三页，2022年，8月28日去掉异常数据后的结果模型改进R2：0.9570.9990.9998F：226

55436701置信区间长度更短xinjindata2.mxinjin1.m参数估计值置信区间a011200[1113911261]a1498[494503]a27041[69627120]a3-1737[-1818-1656]a4-356[-431–281]a5-3056[-3171–2942]a61997[18942100]R2=0.9998F=36701p=0.0000第二十四页，共四十三页，2022年，8月28日残差分析残差图正常模型的结果可以应用~x1

~组合xinjin2.m第二十五页，共四十三页，2022年，8月28日模型应用制订基础薪金资历为0：x1=

0管理—教育组合：6种大学程度管理人员比更高程度管理人员的薪金高大学程度非管理人员比更高程度非管理人员的薪金略低组合管理教育系数基础薪金101非管理+中学a0+a39463211管理+中学a0+a2+a3+a513448302非管理+大学a0+a410844412管理+大学a0+a2+a4+a619882503非管理+更高a011200613管理+更高a0+a218241教育1中学：x3=1,x4=02大学：x3=0,x4=13更高：x3=0,x4=0第二十六页，共四十三页，2022年，8月28日评注对定性因素：如管理、教育可以引入0-1变量处理0-1变量的个数应比定性因素的水平少1残差分析：可以发现模型的缺陷引入交互作用项常常能够改善模型剔除：异常数据有助于得到更好的结果另：可以直接对6种管理—教育组合引入5个0-1变量第二十七页，共四十三页，2022年，8月28日模型三酶促反应酶促反应由酶作为催化剂催化进行的化学反应生物体内的化学反应绝大多数属于酶促反应酶促反应中酶作为高效催化剂使得反应以极快的速度（103~1017倍）或在一般情况下无法反应的条件下进行酶是生物体内进行各种化学反应最重要的因素酶促反应动力学问题：研究酶促反应中——嘌呤霉素——对反应速度与底物（反应物）浓度之间关系的影响第二十八页，共四十三页，2022年，8月28日方案建立数学模型，反映该酶促反应的速度与底物浓度以及经嘌呤霉素处理与否之间的关系设计了两个实验酶经过嘌呤霉素处理酶未经嘌呤霉素处理实验数据:底物浓度(ppm)0.020.060.11反应速度处理764797107123139未处理6751848698115底物浓度(ppm)0.220.561.10反应速度处处理131124144158160/第二十九页，共四十三页，2022年，8月28日酶促反应的基本性质底物浓度较小时，反应速度大致与浓度成正比；底物浓度很大、渐进饱和时，反应速度趋于固定值分析Michaelis-Menten模型待定系数=（1

,2）基本模型酶促反应的速度底物浓度第三十页，共四十三页，2022年，8月28日数据分析实验数据：散点图y~酶促反应速度x~底物浓度

xy01经嘌呤霉素处理xy未经嘌呤霉素处理xy模型mei.mmei1.m第三十一页，共四十三页，2022年，8月28日线性化模型经嘌呤霉素处理后实验数据的估计结果参数估计值（×10-3）置信区间（×10-3）参数估计值15.107[3.5396.676]β1=1/1195.802720.247[0.1760.319]β2=2/10.04841R2=0.8557F=59.2975p=0.0000对1

,2非线性

对1,2线性

mei3.m第三十二页，共四十三页，2022年，8月28日结果分析mei4.m

x较大时，y有较大偏差1/x较小时有很好的线性趋势，1/x较大时出现很大的起落线性化：参数估计时x较小（1/x很大）的数据控制了回归参数的确定改进：非线性模型1/y1/xxy第三十三页，共四十三页，2022年，8月28日Matlab统计分析beta的置信区间[beta,R,J]=nlinfit(x,y,’model’,beta0)

3、回归分析：非线性statisticstoolbox解释变量：矩阵模型函数参数估计值残差参数初值被解释变量：列预测误差的Jacobi矩阵betaci=nlparci(beta,R,J)第三十四页，共四十三页，2022年，8月28日Matlab程序functiony=f1(beta,x)y=beta(1)*x./(beta(2)+x);x=…………;y=…………;beta0=[195.80270.04841];[beta,R,J]=nlinfit(x,y,’f1’,beta0);betaci=nlparci(beta,R,J);beta,betacif1.m

mei5.m

212.6819[197.2029228.1609]0.0641[0.04570.0826]第三十五页，共四十三页，2022年，8月28日结果分析最终反应速度为半速度点(达到最终速度一半时的x值)为效果参数估计值置信区间1212.6819[197.2029228.1609]20.0641[0.04570.0826]o-原始数据+-拟合结果mei6.m

第三十六页，共四十三页，2022年，8月28日其它输出给出交互画面拖动画面的十字线，得y的预测值和预测区间画面左下方的Export输出其它统计结果。剩余标准差s=10.9337nlintool(x,y,’model’,beta)mei7.m

第三十七页，共四十三页，2022年，8月28日在同一模型中考虑嘌呤霉素处理的影响混合反应模型底物浓度示性变量x2示性变量：x2=1表示经过处理，x2=0表示未经处理未经处理的最终反应速度经处理后最终反应速度增长值未经处理的反应的半速度点经处理后反应的半速度点增长值第三十八页，共四十三页，2022年，8月28日用nlinfit和nlintool命令参数初值：基于对数据的分析Matlab程序o~原始数据+~拟合结果参数估计值置信区间1160.2802[145.8466174.7137]20.0477[0.03040.0650]152.4035[32.413072.3941]20.0164[-0.00750.0403]经嘌呤