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非线性回归分析(转载)
(2009-10-23 08:40:20)
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标签： 分类：Web分析
杂谈
在回归分析中，当自变量和因变量间的关系不能简单地表示为线性方程，或者不能表示为可 化为线性方程的时侯，可采用非线性估计来建立efine parame ter cons traint ”项，即可对选定的参数变量设置取值范围。参数的 取值范围，用不等式“=,<=,>=”来定义。
例如，在本例逻辑斯蒂模型中K参数应该小于1。应该定义如下：k〈= 定义后会提示：是否复制现有的变量名，回答“确定”。
图5-6参数取值范围对话框
保存分析数据 在主对话框中单击“Save”按钮将打开如图5-7所示的对话框，选择要保存到数据文件中的 统计量。
图5-7 Save对话框
其中各项分别为：
'“Predic ted values ”因变量的预测值。
'“Residuals”因变量的残差。
■ “Deriva tives ”派生数。
'“Loss func tion values ” 损失函数值。
迭代方法
主对话框中单击“Options”按钮，将打开如图5-8所示的对话框。
图5-8迭代方法对话框
“Bootstrap estimates of standard error”项，将采用样本重复法计算标准误。样本重
复法需要顺序二次规划算法的支持。当选中该项时，SPSS将自动选中“Sequential
quadra tic Programming"项。
“Es tima tion Met hod”框中列出了参数的两种估计方法：
“Sequential Quadratic Programming ”项为顺序二次规划算法。该方法要求输入的参数
为：
“Maximum”最大迭代步数。
“Step limit ”最大步长。
“Optimality”目标函数的迭代误差限。
“Function”函数精度，应比目标函数的迭代误差限小。
“Infinite step ”当一次迭代中参数值的变化大于设置值，则迭代停止。
“Levenberg-Marquardt”项，采用麦夸尔迭代法），系统缺省设置。该法要求输入的参数 为：
"Maximum ite rations” 最大迭代步数。
“SuM-of-squa res conve rgence”在一步迭代中目标函数残差平方和的变化比例小于设置的值时， 迭代停止。
“Pa ramete r conve rgence”在一步迭代中参数的变化比例小于设置值时，迭代停止。
本例选“Levenberg-Marquardt”项，最大迭代步数100，残差平方和的变化比例小于1E-8, 参数的变化比例小于1E-8。
10）提交执行
所有的设置完成后，在主对话框中点击“0K”按钮提交所有设置，SPSS执行过程后输出结 果显示在输出窗口中。
11） 结果分析
结果:
<img height二"734" alt二"文本框：All the derivatives will be calculated numerically.
Iteration Residual SS K A B 1 .0625076405 .100000000 .10000000