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迴歸曲線
鎖定
- 中文名
- 迴歸曲線
- 外文名
- curvilinear regression(curve regression)
- 別 名
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曲線迴歸
非線性迴歸等 - 舉 例
- 多項式迴歸、正交多項式迴歸等
迴歸曲線簡介
迴歸曲線可化為直線的迴歸
可化為直線的迴歸是曲線迴歸中應用最廣泛的形式。對某種形式的曲線迴歸模型取一定形式的變量變換,轉換為線性迴歸模型,即可將曲線迴歸以線性迴歸的方法計算出式中各項參數,並進行統計檢驗和推斷。可化為直線的曲線迴歸種類多樣,常用的見表。
公式: 線性化方法: 線性化後的線性方程: | |
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迴歸曲線正交多項式迴歸
多元線性迴歸及多項式迴歸的計算量隨待估參數的數目增多而大量增加,而且各因素之間存在相關性。若需剔除不顯著因素,則其他因素的迴歸係數需重新計算。解決這些困難的最常用辦法是採用正交多項式,其前提是試驗因素的水平間隔h要相等。對等間距水平的試驗引進一族正交多項式,經數據變換後符合正交條件,從而消除了各因素之間相關性,並簡化計算過程。正交多項式同樣適用於多元多項式迴歸。
迴歸曲線生長曲線
作物及養分吸收在生長初期較慢,達一定時間後積累迅速,以後又逐漸減緩,這種曲線大多呈S形,統稱為生長曲線。這種理論曲線的模型呈正態曲線或近似於正態曲線。施肥對生長曲線的模型參數有明顯影響,故在農業化學研究中亦常用生長曲線。生長曲線可分為從正態曲線假定出發及不以正態曲線出發兩類。以正態假設出發的典型曲線是對稱的S形曲線,其理論依據是將試驗數據y轉化為正態累積函數的標準差單位μ,當處理的水平變量為X時,則
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