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曲線迴歸
鎖定
- 中文名
- 曲線迴歸
- 外文名
- curvilinear regression
- 別 名
- 曲線擬合
- 主要內容
- 確定兩個變數間數量變化的某種
- 應 用
- 迴歸分析
曲線迴歸主要內容
曲線迴歸分析方法的主要內容有：
① 確定兩個變數間數量變化的某種特定的規則或規律；
圖1.曲線迴歸舉例
③ 為生產預測或試驗控制進行內插，或在論據充足時作出理論上的外推
[2]
。
曲線迴歸分類
曲線方程配置(curve fitting)：是指對兩個變數資料進行曲線迴歸分析，獲得一個顯著的曲線方程的過程。按照曲線方程的配置主要可以分為以下四類：
1）曲線迴歸分析的一般程序；
2）指數函數曲線方程；
3）冪函數曲線方程；
4）Logistic曲線方程。
曲線迴歸操作步驟
1.Excel步驟
1、將數據輸入excel表格中，行表示或列表示均可。
3、按“下一步”，大概的圖就完成了，它會讓你選擇所產生的數據是“行”或“列”，根據你的要求選擇。再點擊下一步，可以將行或列的標題內容填入。接着點擊“下一步”之後點“完成”。圖表就完成了。
4、選擇圖表上的任意一個點（選中一個點之後，其餘的點都變為黃色了），單擊右鍵，選擇“添加趨勢線”。在“添加趨勢線”對話框中的“類型”選“線性”，在“選項”中把“顯示公式”和“顯示R平方值”點上，如果你不想設置截距，就不用點擊“設置截距”。
圖2.常用的曲線圖
2.spss操作步驟
基本原理：
線性迴歸不能解決所有問題，儘管有可能通過一些函數的轉換，在一定範圍內將因變量，自變量之間的關係轉化為線性關係，但是，這種轉換有可能導致更復雜的計算或者失真。如果線性模型不能確定哪一種為最佳，就需要嘗試曲線擬合的方法。這樣能建立一個簡單並且合適的模型。
要求：
自變量可以為一個或者多個，因變量只能為一個。如果自變量為時間變量，可以在“保存”對話框的“預測觀測量”欄指定一種超出當前數據時間序列範圍的預測週期。意思就是用已經有了的時間預測未來。但是，首先需要在此欄中設置。系統會根據設置的時間自動進行預測。
從估計期到最後一個個案預測”如果沒有指定這個選項，系統默認使用所有的觀測量。但是，如果指定，就使用指定的觀測量，意思就是讓你根據需要篩選個案值。
預測範圍:
根據預先設定的週期，對特定的數據，在指定的時間內進行預測。也就是需要選擇一個超出時間變量的所有觀測量的範圍，這個超出的時間才有資格成為預測範圍，這就是需要人腦分析並根據實際需要，設置一個未來的範圍，系統就會根據設置的這個未來範圍進行分析，得出結果。
結果：
1 方差分析表：此表是每一個模型具有一個，只要選擇，就分別在主對話框已經選擇的模型輸出。如果小於95%置信區間的小概率0.05，就説明有統計意義，這個模型有希望，能夠進行擬合。反之亦然。
2 R方和調整R方：如果二者越接近1説明模型的擬合效果越好。
3 圖形：從此圖可以一目瞭然哪種模型最好，也就是哪種模型和所有的散點越接近。
4係數：根據非標準化係數，和它對應的變量，即可寫出相應的曲線迴歸方程。
5 殘差：一個補充的判斷最優模型的方法。
