




版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
化學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)法中的回歸分析1第一頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五多元回歸有多種,除了多元線性、非線性回歸外,其他如化學(xué)計(jì)量學(xué)中的主成分分析、偏最小二乘法、聚類分析等也是比較常用的回歸分析方法。多元線性回歸是一種使用非常廣泛的校正方法,在均勻設(shè)計(jì)中就要用到。2第二頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五對(duì)于一個(gè)多因素(X1、X2、…Xn)的試驗(yàn),試驗(yàn)響應(yīng)指標(biāo)為Y,如果Y與各因素之間為線性關(guān)系,則有:
(11)
這里,b0為常數(shù)項(xiàng),b1、…bn稱為多元線性回歸的偏回歸系數(shù)。和一元線性回歸方法類似,用最小二乘法來確定建立模型的系數(shù),從而可以建立起Y對(duì)Xi的線性回歸方程。
3第三頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五當(dāng)Xi取不同水平(如m個(gè)水平)時(shí),經(jīng)過試驗(yàn)可以得到不同的響應(yīng)指標(biāo)值Yi:
…(12)
注意這里m≥n+1,想一想為什么?
方程組(12)可以用最小二乘法來確定b0~bn的值。4第四頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五即:
(13)
同樣的,為了得到極小值,對(duì)(13)式求導(dǎo):
…(14)
5第五頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五方程組(14)可變形為:
…(14)’(14)’稱為正規(guī)方程組,其方程數(shù)目與未知數(shù)數(shù)目相等。
6第六頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五方程組(14)’右邊的系數(shù)矩陣為:
=XTXm…………而左邊為:
=XTY…7第七頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五因此(14)’式的矩陣形式就是:
XTY=XTXB(15)
如果XTX的逆矩陣(XTX)-1存在,則系數(shù)矩陣為:
B=(XTX)-1XTY(16)
如果將(16)式代入(12)式,則有:
Y’=XB=X(XTX)-1XTY(17)(17)式表示了實(shí)驗(yàn)值Yi與擬和值Yi’的關(guān)系,可能很接近,也可能不相符,甚至相差很大。因而也需要對(duì)擬和結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。8第八頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五對(duì)于多元回歸分析,通常采用復(fù)相關(guān)系數(shù)r來評(píng)價(jià)擬和值Yi’和實(shí)驗(yàn)值Yi之間的關(guān)系。
根據(jù)方差分析的思想,將Y的總差方和ssT(total)分解為兩部分,一部分是由自變量的變化引起的Y的波動(dòng),即回歸差方和ssReg(regression);另一部分是隨機(jī)誤差或其他未知因素引起的波動(dòng),即殘余差平方和ssRes(residual)。
9第九頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五(18)
ssT、ssReg、ssRes的自由度分別是m-1,n,和m-n-1。
(19)
r越接近1,說明Y與自變量的相關(guān)性越好。
r在回歸分析中是非常重要的指標(biāo)。但是應(yīng)注意:r不僅是回歸方程中自變量個(gè)數(shù)n的函數(shù),還與觀測(cè)水平數(shù)m有關(guān)。當(dāng)m相對(duì)于n不很大時(shí),常有較大的r,特別是當(dāng)m=n+1時(shí),即使n個(gè)自變量與y不相關(guān),也恒有r=1(Q=0)。因而在實(shí)際計(jì)算中,要注意m和n的比例問題。
一般認(rèn)為,m至少為n的5倍。10第十頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五6.5多元非線性回歸
多元非線性回歸是另一個(gè)很常用的回歸方法,其回歸原理也和一元非線性回歸相似。一般有兩種方法:(1)
變量代換法。(2)非線性最小二乘法,它就是采用最小二乘法估計(jì)非線性模型中的參數(shù),從而建立非線性回歸模型。
一般的,當(dāng)我們不知道回歸模型時(shí),則多元非線性回歸可轉(zhuǎn)化成多元多次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合,這是基于泰勒展開的基礎(chǔ)。通過這樣的轉(zhuǎn)換即可對(duì)其進(jìn)行多元非線性擬合。11第十一頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五6.6逐步回歸分析法介紹(stepwiseregression)
在上一節(jié)中討論了多元回歸分析。當(dāng)我們不知道指標(biāo)(因變量)和多個(gè)因素(自變量)之間的關(guān)系模型時(shí),如何進(jìn)行回歸分析?還有,在某些實(shí)際問題中可能有這樣的情況:參加回歸的n個(gè)變量x1、x2、…xn中,單獨(dú)觀察,有些因素與因變量y的相關(guān)程度很密切,但當(dāng)綜合觀察n個(gè)因素與y的相關(guān)性時(shí),這些因素可能顯得不太重要。12第十二頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五若把這些變量保留,不僅增加計(jì)算工作量,而且會(huì)增加回歸方程的不穩(wěn)定性,因此希望從n個(gè)變量中選出與y最密切、最具代表性的變量來描述y變化的情況。即希望所得回歸方程包含一切對(duì)y作用顯著的因素,不包含對(duì)y不顯著的變量。原因:這些因素與n個(gè)變量中的其他變量之間本來就有相關(guān)關(guān)系,當(dāng)做回歸時(shí),它們對(duì)y的作用被其他因子替代了。這時(shí)候就要用到逐步回歸分析法。逐步回歸分析是在多元回歸基礎(chǔ)上派生出來的一種算法技巧。13第十三頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五逐步回歸方法的基本思想:對(duì)全部的自變量x1,x2,...,xn,按它們對(duì)Y貢獻(xiàn)的大小進(jìn)行比較,并通過F檢驗(yàn)法,選擇偏回歸平方和顯著的變量進(jìn)入回歸方程,每一步只引入一個(gè)變量,同時(shí)建立一個(gè)偏回歸方程。當(dāng)一個(gè)變量被引入后,對(duì)原已引入回歸方程的變量,逐個(gè)檢驗(yàn)他們的偏回歸平方和。如果由于引入新的變量而使得已進(jìn)入方程的變量變?yōu)椴伙@著時(shí),則及時(shí)從偏回歸方程中剔除。上面介紹的是“逐步引入”的方法。另外還有“逐步剔除”、“有進(jìn)有出”等方法。14第十四頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五自變量x的顯著性如何檢驗(yàn)?假定在n個(gè)自變量中已經(jīng)建立了x1、x2、…、xL對(duì)y的回歸方程,對(duì)各變量的貢獻(xiàn)進(jìn)行比較,找出最小貢獻(xiàn)xj,要檢驗(yàn)xj的顯著性,則可由xj對(duì)y的方差貢獻(xiàn)Qj來衡量。通常用Qj與x1、x2、…、xL的整體方差Q之比Qj/Q來量度。采用F檢驗(yàn):F>Fa,說明xj貢獻(xiàn)較大,保留;F≤Fa,則剔除xj。15第十五頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五在引入了兩個(gè)自變量以后,便開始考慮是否有需要剔除的變量。只有當(dāng)回歸方程中的所有自變量對(duì)Y都有顯著影響而不需要剔除時(shí),再考慮從未選入方程的自變量中,挑選對(duì)Y有顯著影響的新的變量進(jìn)入方程。不論引入還是剔除一個(gè)變量都稱為一步。這一過程不斷被重復(fù),直至無法剔除已引入的變量,也無法再引入新的自變量時(shí),逐步回歸過程結(jié)束。一般逐步回歸分析都需要借助專用軟件完成。
16第十六頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五逐步回歸分析邏輯結(jié)構(gòu)圖輸入基本參數(shù)、讀入原始數(shù)據(jù)計(jì)算各變量均值、離差矩陣、相關(guān)矩陣開始逐步計(jì)算是否為前三步?是否引入處理剔除處理是否剔除?是否是否引入?否結(jié)束處理,打印計(jì)算結(jié)果對(duì)相關(guān)陣進(jìn)行變換是否有待預(yù)報(bào)樣品?否結(jié)束預(yù)報(bào)計(jì)算是17第十七頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五多元線性回歸舉例。例14.已知水泥在凝固過程中放出的熱量y(J/g)與以下四種成分的含量有關(guān):x1:3CaO·SiO2;x2:2CaO·SiO2;x3:3CaO·Al2O3;x4:4CaO·Al2O3·Fe2O3;原始數(shù)據(jù)如下表:具體處理見EXCEL表。18第十八頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五試驗(yàn)號(hào)mx1x2x3x4y(J/g)172666078.52129155274.331156820104.34113184787.6575263395.961155922105.27371176102.78131224472.59254182293.1102147426115.911140233483.8121160912113.3131068812109.419第十九頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五6.7回歸分析法常用軟件介紹
1.EXCEL2.Origin3.SPSS5.MatLab4.Dab/20第二十頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五21第二十一頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五22第二十二頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五23第二十三頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五24第二十四頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五25第二十五頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五26第二十六頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五27第二十七頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五28第二十八頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScience)社會(huì)科學(xué)應(yīng)用軟件包是世界上著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一。它和SAS(StatisticalAnalysisSystem,統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng))、BMDP(BiomedicalPrograms,生物醫(yī)學(xué)程序)并稱為國(guó)際上最有影響的三大統(tǒng)計(jì)軟件。Dab/浙江大學(xué),唐啟義29第二十九頁,共三十一頁,編輯于2023年,星期五MatLab
Matlab是一種廣泛應(yīng)用于工程計(jì)算及數(shù)值分析領(lǐng)域的新型高級(jí)語言。自1984年推向市場(chǎng)以來,歷經(jīng)二十多年的發(fā)展與競(jìng)爭(zhēng),現(xiàn)已成為國(guó)際公認(rèn)的最優(yōu)秀的工程應(yīng)用開發(fā)環(huán)境。
在歐美各高等院校,Matlab已經(jīng)成為線性代數(shù)、數(shù)值分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)控制理論、數(shù)字信號(hào)處理、時(shí)間序列分析、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 出售農(nóng)村木門合同范例
- 農(nóng)村木門合同樣本
- 農(nóng)村購耕地合同樣本
- 出售小區(qū)樓房合同樣本
- 分銷房子合同樣本
- 優(yōu)米合同樣本
- 3人開店合同標(biāo)準(zhǔn)文本
- 內(nèi)部購門面合同樣本
- 農(nóng)村房屋修繕承包合同標(biāo)準(zhǔn)文本
- 農(nóng)村買房貸款擔(dān)保合同樣本
- 冠心病合并糖尿病課件
- 2022撬裝式承壓設(shè)備系統(tǒng)制造監(jiān)督檢驗(yàn)技術(shù)導(dǎo)則
- 2021年江蘇省徐州市中考數(shù)學(xué)試卷(學(xué)生版)
- 供水客服培訓(xùn)課件
- 保潔管理目視化服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)手冊(cè)
- 2023年10月中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展基金會(huì)招考2名工作人員筆試歷年高頻考點(diǎn)-難、易錯(cuò)點(diǎn)薈萃附帶答案詳解
- 教、學(xué)、評(píng)一體化的小學(xué)語文課堂作業(yè)設(shè)計(jì)研究
- 2022年初中英語新課標(biāo)解讀課件
- 吊籃施工日常檢查表
- 三對(duì)三籃球賽記錄表
- 《團(tuán)體心理輔導(dǎo)(第二版)》團(tuán)體輔導(dǎo)之應(yīng)用篇(一)-班級(jí)團(tuán)體輔導(dǎo)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論