非线性回归分析(教案)
《非线性回归分析》课件

封装式
• 基于模型的错误率和复 杂性进行特征选择。
• 常用的封装方法包括递 归特征消除法和遗传算 法等。
嵌入式
• 特征选择和模型训练同 时进行。
• 与算法结合在一起的特 征选择方法,例如正则 化(Lasso、Ridge)。
数据处理方法:缺失值填充、异常值 处理等
1
网格搜索
通过预定义的参数空间中的方格进行搜
随机搜索
2
索。
在预定义的参数空间中进行随机搜索。
3
贝叶斯调参
使用贝叶斯优化方法对超参数进行优化。
集成学习在非线性回归中的应用
集成学习是一种将若干个基学习器集成在一起以获得更好分类效果的方法,也可以用于非线性回归建模中。
1 堆叠
使用多层模型来组成一个 超级学习器,每个模型继 承前一模型的输出做为自 己的输入。
不可避免地存在数据缺失、异常值等问题,需要使用相应的方法对其进行处理。这是非线性回归 分析中至关重要的一环。
1 缺失值填充
常见的方法包括插值法、代入法和主成分分析等。
2 异常值处理
常见的方法包括删除、截尾、平滑等。
3 特征缩放和标准化
为了提高模型的计算速度和准确性,需要对特征进行缩放和标准化。
偏差-方差平衡与模型复杂度
一种广泛用于图像识别和计算机 视觉领域的神经网络。
循环神经网络
一种用于处理序列数据的神经网 络,如自然语言处理。
sklearn库在非线性回归中的应用
scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一,可以用于非线性回归的建模、评估和调参。
1 模型建立
scikit-learn提供各种非线 性回归算法的实现,如 KNN回归、决策树回归和 支持向量机回归等。
生物统计学可直线化的非线性回归分析PPT教案

会计学
1
如果缩小研究范围,则任意非直线关系最 后都可以用线性关系来近似,但范围过小 ,使用上不方便。
(1)不能对变量间的关系有一个整体上的认识 。
(2)在不同取值范围内还要换用不同的方程 。
两变量间的非线性关系 用来表示双变量间的关系有多种曲线。
曲线类型
直线类型
一、确定曲线类型的方法
非线性回归分为两种情况
已知曲线(公式)类型
未知曲线(公式)类型
对于已知曲线类型,其回归效果有保证。同时 在多数情况下,我们对所研究的对象有一定的 了解,可以根据理论或经验给出可能的曲线类 型,因此常用的是已知曲线类型的回归。
一、确定曲线类型的方法
1 专业知识、经验或文献确定曲线类型
二、线性化的方法
直接引入新变量。
yˆ a blg x
x' lg x
yˆ a bx'
数学变换后,引入新变量。
yˆ axb
lg yˆ lg a b lg x
y' a'bx'
三、常见的可线性化的曲线类型
对数函数 yˆ a blg x
指数函数
yˆ aebx
幂函数
yˆ axb
双曲线
1 ab
y = 0.1457e-0.0304x
15
30
45
60
R2 = 0.7333
r r0.01(9) 0.735
第五节:Logistic生长曲线
特点
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”,因此,也 称为S型曲线。
y
yˆ
1
K ae bx
人教A版高中数学选修非线性回归分析教学课件

课外阅读 人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3非线性回归分析教学课件 (共24张PPT)
6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民 的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜 好。 大数据时代已经来临,你准备好了吗?
人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3 非线性 回归分 析教学 课件 (共24张PPT)
人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3 非线性 回归分 析教学 课件 (共24张PPT)
方案二
指数函数模型
产卵数
气 温
人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3 非线性 回归分 析教学 课件 (共24张PPT)
1.怎样通过散点图选择适当的函数模型? 2.如何求常见的非线性回归模型?
人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3 非线性 回归分 析教学 课件 (共24张PPT)
合作探究——能力提升 人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3非线性回归分析教学课件 (共24张PPT)
通过适当变换,将下列函数转化成线性型函数 ⑴ 幂函数曲线 y=axb
分析和预测
最小二乘法
提出问题
一只红铃虫的产卵数y与温度x 有关,现收集了7组观测数据如下:
温度x 21 23 25 27 29 32 35 产卵数y 7 11 21 24 66 115 325
试建立y与x之间的回归方程; 预测温度为28℃时红铃虫的产卵数目。
问题解决
建立数模型
产卵数 气 温
人教A版高中数学选修2-3第三章3.2.3 非线性 回归分 析教学 课件 (共24张PPT)
方案一
温度x 21 23 25 27 29 32 35 t=x2 441 529 625 729 841 1024 1225
第十二章 非线性回归分析 《试验设计与统计分析》PPT课件

• 然后作数据转换
y’=ln(y-K), a’=lna
• y’=ln(y-K), a’=lna
即可将其线性化并估计a和b值了
(12.8)
二、幂函数曲线 y x
• 其图形见图12.4。
β <0
0<β <1 β =1 β >1
图12.4 幂函数曲线
• 幂函数曲线常用于描述体积、重量等倍数 性资料的变化规律。采用与指数曲线回归 模 型 类 似 的 方 法 , 令 y’=lny, x’=lnx, a’=lna,’=ln (12.10) 即可将幂函数曲线回归模型线性化
表12.3 棉红铃虫不同时期x(以5月31日为0)的化蛹进度y(%) x 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Σ 275 y 3.5 6.4 14.6 31.4 45.6 60.4 75.2 90.2 95.4 97.5 y’ 3.1881 3.4780 3.9463 4.5155 4.8895 5.2637 5.6808 6.2930 6.6849 6.9600 50.8998 x2 xy’ y’ 2 10.1640 12.0965 15.5733 20.3897 23.9072 27.7065 32.2715 39.6019 44.6879 48.4416 274.8401
四、不对称S形曲线回归
• 动植物生长的普遍规律是先越来越快,过
了生长高峰以后由于内外条件的限制则越
来越慢直至停止。生长速度的变化呈不对
称的单峰曲线,因此累积生长量呈不对称
的S形曲线。有许多描述不对称S形曲线的
方程,如
y K exp[ exp( x )] y ( e )
ˆ 0.0213e y
高中数学选修23《回归分析的初步应用探究非线性回归模型》教案

回归分析的初步应用(教案)——探究非线性回归模型一、教材分析1. 教材的地位与作用:“回归分析的初步应用”是人民教育出版社A版《数学选修2-3》统计案例一章的内容,是《必修3》“线性回归分析”的延伸。
根据高中课程标准,这里准备安排4个课时,本次说课的内容为第3课时。
虽然线性回归分析具有广泛的应用,但是大量实际问题的两个变量不一定都呈线性相关关系,所以有必要探究如何建立非线性回归模型,进行更有效的数据处理。
2. 教学重点、难点:教学重点:探究用线性回归模型研究非线性回归模型。
教学难点:如何选择不同的模型建模,以及如何将非线性回归模型转化为线性回归模型。
二、学情分析教学对象是高二的学生,通过前面的学习,具有一定的线性回归分析、相关指数和残差分析的知识,这为探究非线性模型奠定了良好的基础,但由于学生较少接触数学建模的思想,思路不够开阔,为模型间的转化带来了一定的困难。
三、教学目标知识与技能目标:能根据散点图的特点选择回归模型,通过函数变换,借助线性回归模型研究非线性回归模型。
过程与方法目标:经历非线性回归模型的探索过程,掌握建立非线性模型的基本步骤,体会统计方法的特点。
情感、态度与价值观:以探究问题为中心,感受研究非线性回归模型的必要意义,体验数学的文化内涵,形成学习数学的积极态度。
四、教学方法1. 教法分析主要采用“引导发现,合作探究”的教学方法,通过组织学生观察、分析、计算、交流、归纳,让学生在探究学习的过程中经历知识形成的全过程。
利用多媒体辅助教学,优化了教学过程,大大提高了课堂教学效率。
2.学法分析重点指导学生通过观察思考、类比联想,形成“自主探究、合作交流”的学习形式,培养学生从“学会知识”到“会学知识”。
五、教学过程(一)知识回顾首先以07年广东的一道高考题引入新课:下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据:(1)请画出上表数据的散点图;=+;(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程ˆy bx a(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤?师:回忆并叙述建立线性回归模型的基本步骤?生:选取变量、画散点图、选择模型、估计参数、分析与预测。
非线性回归分析(1)幻灯片PPT

n
都取决于残差平方和(yi yi )2,从而,两种选择准
i1
n
则是一致的,只是从两个不同侧面作出评价。(yi yi)2
i1
14
表给出第一个曲线回归方程的残差平方和的
计算过程, 由于n=13, 13(yi y)20.5743
,
i1
故其决定系数及剩余标准差分别为:
R 2 1 0 .5 7 4 3 0 .9 7 2 9 , s 0 .5 7 4 3 0 .2 2 8 5
n u 2 0 .3 2 3 5 4 7 4 4 n u v 0 .0 1 8 6 5 7 7 8
lu u0 .2 1 3 6 7 0 5 4 luv0.00017717
b ˆ lu v/lu u 0 .0 0 0 8 2 9 1 7
a ˆ v u b ˆ 0 .0 0 8 9 6 6 6 3
y
8
对上述非线性函数,参数估计最常用的方法 是“线性化”方法。
以1/y=a+b/x为例,为了能采用一元线性回 归分析方法,我们作如下变换u=1/x,v=1/y 则曲线函数就化为如下的直线v=bu
这是理论回归函数。对数据而言,回归方程为
vi=a+ bui + i 于是可用一元线性回归的方法估计出a,b。
1.观察散点图 2.判断是什么关系; 3. 回归参数计算; 4. 判断系数; 5.显著性检验(注意H0) 6.失拟合检验(注意需要的条件)
相关系数,判断系数
显著性检验 H0假设的含义;方差分析表;F(1,n-2)
失拟合检验 条件?F(m-2,n-m)
2
回归分析内容
一元线性
一元非线性 带虚拟变量
步骤: 1.观察散点图,2.判断是什么关 系,3. 回归,4. 判断系数;5。显著 性检查(注意H0),6.失拟合检验 (注意需要的条件)
非线性回归问题教学设计

非线性回归问题教学设计引言:非线性回归是统计学和机器学习中的一个重要概念。
与线性回归不同,非线性回归模型的自变量和因变量之间的关系不是线性的,而是可以通过非线性函数来描述。
非线性回归问题具有很高的实际应用价值,例如在金融、经济学、生物学等领域中,非线性回归模型可以更好地拟合数据,进行预测和分析。
本文将介绍非线性回归问题的基本概念和方法,并设计一套教学方案,帮助学生理解和应用非线性回归模型。
一、非线性回归问题的基本概念1.1 非线性回归模型的定义非线性回归模型是指自变量和因变量之间的关系不能通过线性函数来描述的回归模型。
通常情况下,非线性回归模型可以表示为:y = f(x; θ) + ε,其中y表示因变量,x表示自变量,f(x; θ)表示非线性函数,θ表示待估计的参数,ε表示噪声项。
1.2 非线性回归模型的特点与线性回归模型相比,非线性回归模型具有以下特点:- 非线性回归模型的参数估计更加复杂,通常需要使用优化算法进行求解。
- 非线性回归模型的预测能力更强,可以更好地拟合复杂的数据。
- 非线性回归模型的解释性较差,因为非线性函数的形式通常比较复杂,难以直观地解释。
二、非线性回归问题的解决方法2.1 非线性回归模型的建立为了解决非线性回归问题,需要选择合适的非线性函数来描述自变量和因变量之间的关系。
一般情况下,非线性函数可以通过以下方式来选择:- 根据经验和领域知识选择合适的非线性函数形式。
- 根据拟合效果和模型评估指标选择最优的非线性函数形式。
2.2 参数估计和模型评估确定非线性函数形式之后,需要使用合适的方法来估计模型参数。
常用的参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计和梯度下降法等。
估计得到模型参数之后,还需要进行模型评估,评估模型的拟合效果和预测能力。
常用的模型评估指标包括均方误差、残差分析和决定系数等。
三、非线性回归问题的教学设计基于以上理论基础,我们设计了以下教学方案,帮助学生理解和应用非线性回归模型:3.1 理论讲解首先,我们将对非线性回归问题的基本概念和特点进行理论讲解。
非线性回归分析(教案)

非线性回归分析(教案)第一章:非线性回归分析简介1.1 非线性回归的定义与意义1.2 非线性回归与线性回归的比较1.3 非线性回归分析的应用领域1.4 本章小结第二章:非线性回归模型建立2.1 非线性回归模型的形式2.2 非线性回归模型的建立方法2.3 非线性回归模型的参数估计2.4 模型检验与优化2.5 本章小结第三章:非线性回归分析软件介绍3.1 非线性回归分析软件的选择3.2 非线性回归分析软件的操作步骤3.3 非线性回归分析软件的应用案例3.4 本章小结第四章:非线性回归在实际问题中的应用4.1 非线性回归在生物医学领域的应用4.2 非线性回归在经济学领域的应用4.3 非线性回归在环境科学领域的应用4.4 本章小结第五章:非线性回归分析的扩展与改进5.1 非线性回归模型的扩展5.2 非线性回归分析方法的改进5.3 非线性回归分析的发展趋势5.4 本章小结第六章:非线性回归模型的选择与评估6.1 模型选择的原则与方法6.2 模型评估指标6.3 模型选择的实际案例6.4 本章小结第七章:非线性回归分析的编程实现7.1 非线性回归分析的编程基础7.2 常见非线性回归模型的编程实现7.3 非线性回归分析的编程实践7.4 本章小结第八章:非线性回归分析在数据挖掘中的应用8.1 数据挖掘与非线性回归分析8.2 非线性回归分析在数据挖掘中的案例分析8.3 非线性回归分析在数据挖掘中的挑战与应对8.4 本章小结第九章:非线性回归分析在多变量分析中的应用9.1 多变量分析与非线性回归分析9.2 非线性回归分析在多变量数据分析中的方法与应用9.3 非线性回归分析在多变量分析中的案例研究9.4 本章小结第十章:非线性回归分析的未来展望10.1 非线性回归分析的发展趋势10.2 非线性回归分析在科学研究中的潜在应用10.3 非线性回归分析的教育与培训10.4 本章小结重点和难点解析一、非线性回归的定义与意义:理解非线性回归的基本概念,掌握非线性回归与线性回归的本质区别,以及非线性回归在实际问题中的应用场景。
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1.3非线性回归问题,
知识目标:通过典型案例的探究,进一步学习非线性回归模型的回归分析。
能力目标:会将非线性回归模型通过降次和换元的方法转化成线性化回归模型。
情感目标:体会数学知识变化无穷的魅力。
教学要求:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用.
教学重点:通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的
过程中寻找更好的模型的方法.
教学难点:了解常用函数的图象特点,选择不同的模型建模,并通过比较相关指数对不同的模型进行比较. 教学方式:合作探究 教学过程:
一、复习准备:
对于非线性回归问题,并且没有给出经验公式,这时我们可以画出已知数据的散点图,把它与必修模块《数学1》中学过的各种函数(幂函数、指数函数、对数函数等)的图象作比较,挑选一种跟这些散点拟合得最好的函数,然后采用适当的变量代换,把问题转化为线性回归问题,使其得到解决. 二、讲授新课:
1. 探究非线性回归方程的确定:
1. 给出例1:一只红铃虫的产卵数y 和温度x 有关,现收集了7组观测数据列于下表中,试建立y 与x 之间的C
/y 个 (学生描述步骤,教师演示)2. 讨论:观察右图中的散点图,发现样本点并没有分布在某个带状区域内,即两个变量不呈线性相关关系,所以不能直接用线性回归方程来建立两个变量之间的关系.
① 如果散点图中的点分布在一个直线状带形区域,可以选线性回归模型来建模;如果散点图中的点分布在一个曲线状带形区域,就需选择非线性回归模型来建模.
② 根据已有的函数知识,可以发现样本点分布在某一条指数函数曲线y =2C 1e x C 的周围(其中12,c c 是待定的参数),故可用指数函数模型来拟合这两个变量.
③ 在上式两边取对数,得21ln ln y c x c =+,再令ln z y
=,则21ln z c x c =+,可以用线性回归方程来拟合.
④ 利用计算器算得 3.843,0.272a
b =-=,z 与x 间的线性回归方程为
0.272 3.843z x =-,因此红铃虫的产卵数对温度的非线性回归方程为0.272 3.843x y e -=.
⑤ 利用回归方程探究非线性回归问题,可按“作散点图→建模→确定方程”这三个步骤进行.
其关键在于如何通过适当的变换,将非线性回归问题转化成线性回归问题. 三、合作探究
例 2.:炼钢厂出钢时所用的盛钢水的钢包,在使用过程中,由于钢液及炉渣对包衬耐火材料的侵蚀,使其容积不断增大,请根据表格中的数据找出使用次数
x 与增大的容积y 之间的关系.
【解】先根据试验数据作散点图,如图所示:
z =a ′+bt ,t 、z 的数值对应表为:
【题后点评】作出散点图,由散点图选择合适的回归模型是解决本题的关键,在这里线性回归模型起了转化的作用.
例2:一只红铃虫的产卵数y 和温度x 有关,现收集了7组观测数据列于下表中,试建立y 与x 之间的回归方程.
C
/y 个 2、讨论:观察右图中的散点图,发现样本点并没有分布在某个带状区域内,即两个变量呈非线性相关关系,所以不能直接....
用线性回归方程来建立两个变量之间的关系. ① 如果散点图中的点分布在一个直线状带形区域,可以选线性回归模型来建模;如果散点图中的点分布在一个曲线状带形区域,就需选择非线性回归模型.......
来建模. ② 根据已有的函数知识,可以发现样本点分布在某一条指数函数曲线y =2C 1e x C 的周围(其中12,c c 是待定的参数),故可用指数函数模型来拟合这两个变量.
z =a ′+bt ,t 、z 的数值对应表为:
从图中可以看出x 与y 之间不存在线性相关关系. 但仔细分析一下,知道钢包开始使用时侵蚀速度快, 然后逐渐减慢.显然,钢包容积不会无限增大,它必 有一条平行于x 轴的渐近线.于是根据这一特点,我
们试设指数型函数曲线y =a e b
x
.对它两边取对数得
ln y =ln a +b
x .
令z =ln y ,t =1
x
,a ′=ln a ,则上式可写为线性方程:
③ 在上式两边取对数,得
21ln ln y c x c =+,再令ln z y =,则21ln z c x c =+,而z 与x 间的关系如下:
观察z 与x
以用线性回归方程来拟合.
④ 利用计算器算得 3.843,0.272a b =-=,z 与x 间的线性回归方程为0.272 3.843z x =-,因此红铃虫的产卵数对温度的非线性回归方程为0.272 3.843x y e -=.
⑤ 利用回归方程探究非线性回归问题,可按“作散点图→建模→确定方程”这三个步骤进行. 其关键在于如何通过适当的变换,将非线性回归问题转化成线性回归问题. 2. 小结:用回归方程探究非线性回归问题的方法、步骤. 3、常见的非线性回归模型 ⑴ 幂函数曲线 y=ax b
处理方法:两边取自然对数得:lny=lna+blnx; 再设{
y
y x x ln ln ,,==
则原方程变成 y ′=lna+bx ′,再根据一次线性回归模型的方法得出lna 和b ⑵ 指数曲线 y=ae bx
处理方法: 两边取自然对数得:lny=lna+bx; 再设{
y
y x x ln ,,==
则原方程变成 y ′=lna+bx ′,再根据一次线性回归模型的方法得出lna 和b
⑶ 倒指数曲线 x
b ae y =
处理方法:两边取自然对数得:lny=lna+x b
; 再设⎩⎨⎧==y y x
x ln 1,,
则原方程变成 y ′=lna+bx ′,再根据一次线性回归模型的方法得出lna 和b ⑷ 对数曲线 y=a+blnx 处理方法:设{
y
y x
x ==,,ln 则原方程变成 y ′=a+bx ′,再根据一次线性回归模型的方法得出a 和b
三、巩固练习:
为了研究某种细菌随时间x 变
化,繁殖的个数,收集数据如下: 1)用天数作解释变量,繁殖个数作预报变量,作出这些数据的散点图;
2)试求出预报变量对解释变量的回归方程.(答案:所求非线性回归方程为0.69 1.112ˆy
=e x +.) 四、作业布置:课本第13页的练习题。