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关于一元二次回归的问题,请求帮助

书上讲y=b0+b1 x+b2 x2的回归可转化为二元线性回归,令u=x, v=x2,则有 y=b0+b1u+b2v 求出各个系数即可。但我有个问题想不通:多元线性回归要求各自变量间不能相关,应该是独立变量,可是在变形后的式子中, u和 v却是相关的,(1)可以这样做吗?(2)对于取得的回归方程的效果应如何检验?T检验,F检验?
如一个minitab的结果如下:
The regression equation is
C2 = 3.339 - 0.0167 C1 + 0.09113 C1**2
S = 0.757901 R-Sq = 98.6% R-Sq(adj) = 98.3%

Analysis of Variance
Source DF SS MS F P
Regression 2 438.929 219.464 382.07 0.000
Error 11 6.319 0.574
Total 13 445.247

还有下面这个分析是啥意思?期待着您的帮助。
Sequential Analysis of Variance
Source DF SS F P
Linear 1 414.746 163.17 0.000
Quadratic 1 24.183 42.10 0.000
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bbtt1997 (威望:0)

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非常感谢楼上的分析和帮助。根据散点图,y与x间更符合二次曲线回归关系,所以建立这种二次模型,在求系数b0和b1时,须进行变量代换,这样就变形为二元线性回归,(书上讲曲线回归就是这样做的),我想问的是,这时u和v之间是相关的,不符合多元线性回归的条件呀!为什么能够用这种方法求两个系数呢?还有,用残差来检验模型具体怎么做啊?

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