最新2--可线性化的非线性回归汇总
第三节可直线化的非线性回归分析
米氏常数的测定
基本原则：将米氏方程 变 化 成 相 当 于 y=ax+b 的 直线方程，再用作图法 求出Km。
例：双倒数作图法
1.0
斜率=Km/Vmax
0.8
0.6
1/v
1 Km 1 1 V Vmax [S] Vmax
0.4
-1/Km 0.2
1/Vmax
0.0
-4 -2
0
2
4
6
1/[S](1/mmol.L-1)
2 2
bm
X2Xm
X 2Y
b1
X1 X m b2
X 2 X m bm
X
2 m
X
mY
由于SS1
X12，SS2
X 22，，SSm
X
2；
m
SP12 X1 X 2，，SP1m X1 X m，SP2m X 2 X m，;
SP1y X1Y，SP2 y X 2Y，，SPmy X mY ;
SP2
SP2m
SP1m b1 SP2m b2
SPm bm
若系数矩阵用A表示，未知元矩阵用b表示，常 数矩阵用K表示： Ab=K
为求解式中的b，一般应先求出A的逆矩阵A-1，令：
c11 c12
A1
(cij )
c 21
c 22
cm1 cm2
c1m c2m
8 10
酶的Km在实际应用中的意义
鉴定酶：通过测定Km，可鉴别不同来源或相同来源但在不 同发育阶段，不同生理状态下催化相同反应的酶是否是属 于同一种酶。
判断酶的最适底物（天然底物） 。 计算一定速度下底物浓度。 了解酶的底物在体内具有的浓度水平。 判断反应方向或趋势。 判断抑制类型。
常见非线性回归模型
常见非线性回归模型1.简非线性模型简介非线性回归模型在经济学研究中有着广泛的应用。
有一些非线性回归模型可以通过直接代换或间接代换转化为线性回归模型,但也有一些非线性回归模型却无法通过代换转化为线性回归模型。
柯布—道格拉斯生产函数模型y AKL其中L和K分别是劳力投入和资金投入, y是产出。
由于误差项是可加的,从而也不能通过代换转化为线性回归模型。
对于联立方程模型,只要其中有一个方程是不能通过代换转化为线性,那么这个联立方程模型就是非线性的。
单方程非线性回归模型的一般形式为y f(x1,x2, ,xk; 1, 2, , p)2.可化为线性回归的曲线回归在实际问题当中，有许多回归模型的被解释变量y与解释变量x之间的关系都不是线性的，其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变换可以转化为线性关系，利用线性回归求解未知参数，并作回归诊断。
如下列模型。
（1）y 0 1e x（2）y 0 1x2x2p x p（3）y ae bx(4)y=alnx+b对于（1）式，只需令x e x即可化为y对x是线性的形式y01x，需要指出的是，新引进的自变量只能依赖于原始变量，而不能与未知参数有关。
对于（2）式，可以令x1=x,x2=x2,⋯,x p=x p,于是得到y关于x1,x2,⋯, x p 的线性表达式y 0 1x12x2 pxp对与（3）式，对等式两边同时去自然数对数，得lnylnabx ,令y lny, 0 lna, 1 b，于是得到y关于x的一元线性回归模型：y 0 1x。
乘性误差项模型和加性误差项模型所得的结果有一定差异，其中乘性误差项模型认为yt本身是异方差的，而lnyt是等方差的。
加性误差项模型认为yt是等方差的。
从统计性质看两者的差异，前者淡化了y t值大的项（近期数据）的作用，强化了y t值小的项（早期数据）的作用，对早起数据拟合得效果较好，而后者则对近期数据拟合得效果较好。
影响模型拟合效果的统计性质主要是异方差、自相关和共线性这三个方面。
非线性模型的线性化方法
（7-19）
6.2072 dLnyt dyt / yt ， 6.2072 dyt / yt
dLnLnxt
1 Lnxt
1 xt
dxt
Lnxt dxt / xt
弹性系数不是常量，是弹性函数 6.2072/ Lnxt。说明人均食品支出对人均收入的 弹性系数是随着城镇人均收入的增加而减小。当城镇人均收入为 1000 元水平
LnQt = Ln + LnLt + LnCt + ut
(7-6)
取 yt = LnQt, 0 = Ln, 1= , 2= , xt1 = LnLt, xt2 = LnCt，可写为，
yt= 0 +1 xt 1 + 2 xt 2 + ut
(7-7)
为线性模型。只要 ut 满足第 5 章给出的假定条件，用 OLS 法估计式（7-7），再 返回到原模型（7-5）。根据新古典增长理论， 若回归参数 1 + 2 = + = 1，则称该模型为规模报酬不变型。 若回归参数1 + 2 = + > 1，则称模型为规模报酬递增型。 若回归参数1 + 2 = + < 1，则称模型为规模报酬递减型。
log(y) c log(x) 这样写的好处是，模型可以直接预测到 y。
7.1.2 指数函数模型
指数函数定义如下： yt aebxt
b>0 和 b<0 两种情形的函数曲线分别见图 7-3 和 7-4。xt 和 yt 呈指数函数关系， 是非线性的。对上式等号两侧同取自然对数，得
Lnyt = Lna + bxt
第 7 章 可线性化的非线性模型
7.1.2 指数函数模型
由式 Lnyt = Lna + bxt，得
可直线化的非线性回归分析
决定系数r 2也就是y 依x 的回归系数与 x 依y 的回归系数的乘积。
决定系数反映了两个互为因果关系的 相关变量间直线相关的程度。
区别 资料要求不同
I型回归
回归
x可以精确测量、 y服从正态分布。 严格控制
yˆ a y / x b y / x x
相关 x服从正态分布。 y服从正态分布。
yˆ a y / x b y / x x
y = 0.1457e-0.0304x R2 = 0.7333
15
30
45
60
r2 0.7352 0.5402 0.01( 9 )
烘烤时间对叶绿 素含量的影响
Logistic生长曲线
y
yˆ
1
K aebx
0
x
开始增长缓慢，而在以后的某一范围内
迅速增长，达到某限度后，增长又缓慢下来，
曲线略呈拉长的“S” 。
0 0
叶绿素含量y 乘幂 (叶绿素含量y) 对数 (叶绿素含量y) 线性 (叶绿素含量y) 指数 (叶绿素含量y)
y = 1.401x-0.9631 R2 = 0.8868
y = -0.0743Ln(x) + 0.3146 R2 = 0.7603
y = -0.0023x + 0.1372 R2 = 0.5857
确定了曲线类型之后，回归的任务就变成确 定曲线公式中的参数，称为曲线拟合。
数据转换
根据散点图进行直观的比较，选出一种曲线 类型，并将原数据进行转换，将曲线方程直线 化，用转换后的数据绘制散点图，若该图形为 直线趋势，即表明选取的曲线是恰当的，否则 将重新进行选择。
实际上，只有少数几种简单非线性方程可用 这种方法线性化，而绝大多数都是不行的。
非线性回归
Y=C(1)*L^C(2)*K^C(3)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) 0.529234 0.271242 1.951155 0.0677 C(2) 0.181060 0.141299 1.281400 0.2173 C(3) 0.882769 0.070815 12.46589 0.0000
t
其中Y表示产量；L表示劳动力投入量；K表示资本投 入量；1 是常数；这种生产函数是美国经济学家柯布 和道格拉斯根据1899-1922年美国关于生产方面的数 据研究得出的。
参数的取值范围为： 1 0 2 , 3 (0,1)
这是一个非线性模型，无法用OLS法直接估计.
(一)转化为线性模型进行估计
R-squared
0.994213 Mean dependent var
218506.3
Adjusted R-squared
0.993532 S.D. dependent var
82602.34
S.E. of regression 6643.194 Akaike info criterion
（注意序列C中总保留着刚建立模型的参数 估计值，若不重新设定，则系统自动将这些 值作为参数的默认初始值）。
但迭代估计是一种近似估计，并且参数初始 值和误差精度的设定不当还会直接影响模型 的估计结果。因此，对于可线性化的非线性 模型，最好还是将其转化成线性模型进行估 计。
两边取对数得
ln Y ln 1 2 ln L 3 ln K u
键入一下命令： GENR LNY=log（Y） GENR LNL=log（L） GENR LNK=log（K） LNY C LNL LNK
回归分析_非线性回归
x x ...... x
P( noevent )
1 1 e
0 1 x1 2 x2 ...... p x p
程序
工具
例子
Logistic Regression
The LOGISTIC procedure fits logistic models, in which the response can be either dichotomous or polychotomous. Stepwise model selection is available. You can request regression diagnostics, and predicted and residual values.
例2—程序1
proc logistic data=sasuser.hg06 descend; model y=x1 x2 x3 x4 x5; run;
例2—结果1
全回归
例2—程序2
proc logistic data=sasuser.hg06 descend; model y=x1 x2 x3 x4 x5 /selection=stepwise; run;
LOGISTIC程序
LOGISTIC工具
用Analyst 计算 Statistics → Regression → Logistic
Logistic_例1 抽查40名患者，治疗后一 定时间内观察其康复状态。
例1—程序
proc logistic data=sasuser.hg05; model y=x1 x2; run;
时间序列数据管理。
回归分析功能
REG 一般线性回归分析
RSREG
可线性化的非线性回归模型
例 3-1 （数据见 EViews、STATA 文件：li 3-1） 台湾 19581972 年农业生产总值（yt） ，劳动力投入（xt1） ，资本投入（xt2）数 据见表 3-1。应用柯布−道格拉斯生产函数模型评价台湾农业生产效率。用样本得估 计模型如下，
Lnyt = -3.4 + 1.50 LnxБайду номын сангаас1 + 0.49 Lnxt2
yt a0 a1 xt 1 ut yt a0 e1xt ut
本章不做讨论，但介绍 EViews 估计命令。也就是说，利用软件，同样可以完成对 这类模型的估计与检验。
这一节介绍 7 种可线性化的非线性函数。其中包括幂函数、指数函数、对数函 数、双曲线函数、多项式函数、生长曲线函数（Logistic） 、龚伯斯（Gompertz）曲 线函数。在讨论如何把这些非线性函数转化为线性函数的同时，举例介绍应用。
3.1 可线性化的 7 种非线性函数 3.1.1 幂函数模型
(b > 1)
(b = -1)
(b < -1)
(0<b <1)
(0 > b > -1)
yt axt b e ut
b取不同值的图形分别见上图。对上式等号两侧同取对数，得
Lnyt = Lna + b Lnxt + ut
令yt* = Lnyt, a* = Lna, xt* = Lnxt, 则上式表示为
100 120 140 160 180 200 220
5.6 5.4
LOG(OUTPUT) LOG(OUTPUT)
5.6 5.4 5.2 5.0 4.8 4.6 4.4 4.4
5.2 5.0 4.8 4.6 4.4 4.5
数据预测—非线性回归
数据预测—非线性回归非线性回归是一种在数据预测中常用的方法，它适用于无法通过线性关系来准确预测的场景。
通过寻找非线性模型中的最佳拟合曲线，非线性回归可以帮助我们预测未来的数据趋势。
什么是非线性回归回归分析是一种统计方法，用于确定自变量与因变量之间的关系。
线性回归假设自变量与因变量之间存在线性关系，但在某些情况下，真实的关系可能是非线性的。
这时，我们就需要使用非线性回归来更准确地建立模型。
非线性回归用曲线来描述自变量与因变量的关系，常见的非线性模型包括指数模型、多项式模型、对数模型等。
通过调整非线性模型的参数，我们可以找到最佳的拟合曲线，从而预测未来的数据。
如何进行非线性回归进行非线性回归的一般步骤如下：1. 收集数据：首先，我们需要收集自变量与因变量之间的样本数据。
2. 选择合适的模型：根据数据的特点，选择适合的非线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。
3. 参数估计：使用统计方法，估计非线性模型中的参数值，找到最佳的拟合曲线。
4. 模型评估：通过评估模型的拟合程度，确定模型的可靠性和预测能力。
5. 预测未来数据：使用已建立的非线性模型，预测未来的数据趋势。
非线性回归的优势和应用非线性回归相比线性回归具有以下优势：- 更准确的预测能力：非线性回归可以更好地拟合真实的数据模式，提供更准确的预测结果。
- 更强的灵活性：非线性回归可以适应各种复杂的数据模式和关系，允许我们探索更多的可能性。
非线性回归在各个领域都有广泛的应用，例如金融、医学、经济学等。
在金融领域，非线性回归可以用于股票价格预测和风险评估；在医学领域，非线性回归可以用于疾病发展趋势预测和药物效果评估。
总结非线性回归是一种在数据预测中常用的方法，适用于无法通过线性关系进行准确预测的场景。
通过寻找非线性模型中的最佳拟合曲线，非线性回归可以帮助我们更准确地预测未来的数据趋势。
非线性回归具有更准确的预测能力和更强的灵活性，在各个领域都有广泛的应用。
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2--可线性化的非线
性回归
2. 可线性化的非线性回归
例：已知某小型企业自1998年1月至1989年3月间各月的销售收入（万元），见下表。
求销售收入与月份间的关系，并预测未来1989年4、5月份的销售收入。
表2 某小型企业各月统计收入情况
2.1 基本绘图操作
(1) 输入数据
输入投资x与盈利y数据，并选中x、y数据。
图26
(2) 插入散点图
点击菜单栏的插入，选择图表。
图27
点击图表，选择“标准类型”中的XY散点图，并点击子图表类型的第一个。
图28
点击下一步。
图29
点击下一步，并分别点击标题、网格线、图例等进行查看和修改。
图30
点击下一步。
图31 点击完成。
图32 右击绘图区，修改绘图区格式。
图33
双击坐标轴，修改坐标轴刻度。
图34
最后的月份x与销售收入y的散点图见图35
图35
2.2 回归分析
首先观察散点图35，依据经验及散点图的趋势进行分析，可以看出，该
散点图可以用双曲线、指数函数、对数函数等曲线来拟合。
2.2.1 双曲线
双曲线函数的方程为：
1y b
a x =
+
(1)
(1) 双曲函数的线性化及成图
将方程1线性化后，得到方程2
''y a bx =+ (2)
其中，
1'y y =
1
'x x =。
在excel 表格中计算新数据''x y ，并选中''x y 数据。
图 36
点击菜单栏的插入，选择图表。
图37
点击图表，选择“标准类型”中的XY散点图，并点击子图表类型的第一个。
图38 点击下一步，得到图39，
图39
点击下一步，并分别点击标题、网格线、图例等进行查看和修改。
图 40
点击下一步，选择“作为其中的对象插入”
图41
点击完成。
图42 右击绘图区，修改绘图区格式。
图 43 双击做坐标轴，修改坐标轴刻度。
图 44
最后获得月份x与销售收入y的散点图45.
图 45
选中散点，右击散点，选择添加趋势线。
图 46 选择“线性”类型。
图47 选项中选择显示公式和显示R2。
图 48
得到趋势线如图49所示。
图49
从图中可以看到原始数据线性化后得到的线性方程：
=x
'+
y (3)
0295
.0
0221
.0
决定系数R2为0.9828，因而系数a=0.0221，b=0.0295，代入双曲方程(1)，得到双曲方程为：
1
1
0.02950.0221
y
x
=
+
(4)
(2) 回归分析
选择“工具->数据分析”选项。
图 50
选择“回归”选项。
图 51
弹出回归框。
图52
选择y、x值输入区域，及输出选项中的输出区域，并选择残差项的残差、标准残差、(残差图、线性拟合图)可选，如图53所示。
图53
最后的线性回归分析图如图54和55所示，依据参数数据检验进行分析，检验回归模型的正确性。
图 54
图 55
2.2.2 指数函数模拟
指数函数的方程为：
b x
y ae
= (5)
(1) 指数函数的线性化及成图
将原始数据线性化后，得到：
'''y a bx =+
其中，1
'x x =
，'ln y y = 'ln a a =
具体操作步骤：
在excel 表格中计算新数据''x y ，并选中''x y 数据
图 56
点击菜单栏的插入，选择图表。
图57
点击图表，选择“标准类型”中的XY散点图，并点击子图表类型的第一个。
图58
点击下一步
图 59
点击下一步，并分别点击标题、网格线、图例等进行查看和修改。
图 60
点击下一步。
图 61 点击完成，得到图62
图62 右击绘图区，修改绘图区格式。
图 63 双击坐标轴，修改坐标轴刻度。
图 64 获得x与销售收入y的散点图。
图 65
选中散点，右击散点，选择添加趋势线。
图 66
选择线性类型，如图 67所示。
图 67 选项中选择显示公式和显示R2。
图 68 添加趋势线的结果如图 69
图 60
从图中可以看到，原始数据线性化后得到的线性方程为：
5029.3'554.0'+-=x y (6)
决定系数为R 2=0.9767。
进而得到的指数函数方程：
0.554
3.5229x
y e
-+
= (7)
(2) 回归分析 选择“工具-数据分析”选项，点击确认后选择弹出框的回归，并点击回
归。
图 61
图 62
弹出回归框。
图 63
选择y、x值输入区域，及输出选项中的输出区域，并选择残差项的残差、标准残差、(残差图、线性拟合图)可选。
图 64 最后的线性回归分析图如图65和66。
图65
图 66
.2.2.3 对数函数模型模拟
对数函数的方程为：
ln
y a b x
=+ (8)
将其线性化为：
'
y a bx
=+。
其中，'ln
x x
=
(1) 数据线性化及成图
在excel表格中计算新数据
''
x y
，并选中
''
x y
数据
图 67
点击菜单栏的插入，选择图表。
图 68
点击图表，选择“标准类型”中的XY散点图，并点击子图表类型的第一个。
图 69 点击下一步。
图 70
点击下一步，并分别点击标题、网格线、图例等进行查看和修改。
图 71
点击下一步。
图 72
点击完成。
图 73 右击绘图区，修改绘图区格式。
图 74 双击做坐标轴，修改坐标轴刻度。
图 75
x’与y的散点图。
图 76
选中散点，右击散点，选择添加趋势线。
图 77 选择线性类型。
图 78 选项中选择显示公式和显示R2平方值。
图 79
得到趋势线，如图80
图 80
由图80可知，原始数据线性化后得到的线性方程：
.4+
=x
3469
y (9)
.
535
21
'
决定系数R2=0.9133。
对数函数方程：
.4+
=x
535
3469
y (10)
ln
.
21
(2) 回归分析
选择“工具-数据分析”选项，点击确认后选择弹出框的回归，并点击回归。
图81
图 82
弹出回归框.
图 83
选择y、x值输入区域，及输出选项中的输出区域，并选择残差项的残差、标准残差、(残差图、线性拟合图)可选。
图 84
最后的线性回归分析图为图85和86
图 85
图 86
2.2.4 双曲线模型、指数函数模型、对数函数模型的比较
(1) 模型R2的比较
采用双曲线时模型实测值与拟合值的决定系数R2为0.9828，指数函数时R2为0.9767，对数函数时的R2为0.9133，可见双曲线和指数函数的显著性都较高，双曲线有更高的拟合程度。
(2) F显著性检验的比较
精品资料
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢41 方差分析表明：双曲线的判定系数Significance F （p 值）为7.32E-13，指数函数的判定系数Significance F （p 值）为5.35E-12，对数函数的判定系数Significance F （p 值）为2.82E-08，可见，双曲线的判定系数Significance F （p 值）最小。
(3) 最终选择的模型结果故而用双曲线拟合比较合理。
2.5.3最终选择的模型结果
基于以上R 2与F 显著性检验的分析，选择双曲线拟合该模型更为合适，双曲线方程为：
1
1
0.02950.0221y x =+ (11)。