姜启源之统计回归模型教学提纲.ppt

第十章 统计回归模型10.1 牙膏的销售量10.2 软件开发人员的薪金10.3 酶促反应10.4 投资额与国民生产总值和物价指数10.5 教学评估10.6 冠心病与年龄回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型. 数学建模的基本方法机理分析测试分析通过对数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型. 不涉及回归分析的数学原理和方法 . 通过实例讨论如何选择不同类型的模型 . 对软件得到的结果进行分析，对模型进行改进. 由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型. 10.1 牙膏的销售量 问题建立牙膏销售量与价格、广告投入之间的模型;预测在不同价格和广告费用下的牙膏销售量. 收集了30个销售周期本公司牙膏销售量、价格、广告费用，及同期其他厂家同类牙膏的平均售价 .9.260.556.804.253.70307.930.055.803.853.80298.510.256.754.003.7527.38-0.055.503.803.851销售量(百万支)价格差（元）广告费用(百万元)其他厂家价格(元)本公司价格(元)销售周期MATLAB 统计工具箱 模型求解b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha) 输入 x= n4数据矩阵, 第1列为全1向量alpha(置信水平,0.05) b的估计值 bintb的置信区间 r 残差向量y-xb rintr的置信区间 Stats检验统计量 R2,F, p,s2 yn维数据向量输出 由数据 y,x1,x2估计参数参数估计值置信区间17.32445.7282 28.92061.30700.6829 1.9311 -3.6956-7.4989 0.1077 0.34860.0379 0.6594 R2=0.9054 F=82.9409 p0.0001 s2=0.0490 0123结果分析y的90.54%可由模型确定 参数参数估计值置信区间17.32445.7282 28.92061.30700.6829 1.9311 -3.6956-7.4989 0.1077 0.34860.0379 0.6594 R2=0.9054 F=82.9409 p0.0001 s2=0.0490 0123F远超过F检验的临界值 p远小于=0.05 2的置信区间包含零点(右端点距零点很近) x2对因变量y 的影响不太显著x22项显著 可将x2保留在模型中 模型从整体上看成立销售量预测 价格差x1=其他厂家价格x3-本公司价格x4估计x3调整x4控制价格差x1=0.2元，投入广告费x2=6.5百万元销售量预测区间为 7.8230，8.7636（置信度95%）上限用作库存管理的目标值 下限用来把握公司的现金流 若估计x3=3.9，设定x4=3.7，则可以95%的把握知道销售额在 7.83203.7 29（百万元）以上控制x1通过x1, x2预测y(百万支)模型改进x1和x2对y的影响独立 参数参数估计值置信区间17.32445.7282 28.92061.30700.6829 1.9311 -3.6956-7.4989 0.1077 0.34860.0379 0.6594 R2=0.9054 F=82.9409 p0.0001 s2=0.04260123参数参数估计值置信区间29.113313.7013 44.525211.13421.9778 20.2906 -7.6080-12.6932 -2.5228 0.67120.2538 1.0887 -1.4777-2.8518 -0.1037 R2=0.9209 F=72.7771 p0.0001 s2=0.049030124x1和x2对y的影响有交互作用两模型销售量预测比较预测区间 7.8230，8.7636预测区间 7.8953，8.7592 控制价格差x1=0.2元，投入广告费x2=6.5百万元预测区间长度更短 略有增加 预测值预测值x2=6.5x1=0.2 x1x1x2x2两模型 与x1,x2关系的比较交互作用影响的讨论价格差 x1=0.1 价格差 x1=0.3加大广告投入使销售量增加 （ x2大于6百万元）价格差较小时增加的速率更大 x2价格优势会使销售量增加 价格差较小时更需要靠广告来吸引顾客的眼球 完全二次多项式模型 MATLAB中有命令rstool直接求解从输出 Export 可得鼠标移动十字线(或下方窗口输入)可改变x1, x2, 左边窗口显示预测值 及预测区间牙膏的销售量 建立统计回归模型的基本步骤 根据已知数据从常识和经验分析, 辅之以作图, 决定回归变量及函数形式(先取尽量简单的形式). 用软件(如MATLAB统计工具箱)求解. 对结果作统计分析: R2,F, p, s2是对模型整体评价, 回归系数置信区间是否含零点检验其影响的显著性. 模型改进, 如增添二次项、交互项等. 对因变量进行预测.10.2 软件开发人员的薪金资历 从事专业工作的年数；管理 1=管理人员,0=非管理人员；教育 1=中学，2=大学，3=更高程度.建立模型研究薪金与资历、管理责任、教育程度的关系.分析人事策略的合理性，作为新聘用人员薪金的参考. 编号薪金资历管理教育0113876111021160810303187011130411283102编号薪金资历管理教育422783716124318838160244174831601451920717024619346200146名软件开发人员的档案资料 分析与假设 y 薪金，x1 资历（年）x2 = 1 管理人员，x2 = 0 非管理人员1=中学2=大学3=更高假设资历每加一年薪金的增长是常数；且管理、教育、资历之间无交互作用. 教育线性回归模型 a0, a1, , a4是待估计的回归系数，是随机误差 中学：x3=1, x4=0 ；大学：x3=0, x4=1； 更高：x3=0, x4=0 模型求解参数参数估计值置信区间a011033 10258 11807 a1546 484 608 a26883 6248 7517 a3-2994 -3826 -2162 a4148 -636 931 R2=0.9567 F=226 p0.0001 s2=106R2,F, p 模型整体上可用资历增加1年薪金增长546 管理人员薪金多6883 中学程度薪金比更高的少2994 大学程度薪金比更高的多148 a4置信区间包含零点，解释不可靠!中学：x3=1, x4=0;大学：x3=0, x4=1; 更高：x3=0, x4=0. x2 = 1 管理，x2 = 0 非管理x1资历(年)残差分析方法 结果分析残差e 与资历x1的关系 e与管理教育组合的关系 残差全为正,或全为负,管理教育组合处理不当. 残差大概分成3个水平,6种管理教育组合混在一起，未正确反映.应在模型中增加管理x2与教育x3, x4的交互项 .组合123456管理010101教育112233管理与教育的组合进一步的模型增加管理x2与教育x3, x4的交互项参数参数估计值置信区间a01120411044 11363a1497486 508a270486841 7255a3-1727-1939 -1514a4-348-545 152a5-3071-3372 -2769a618361571 2101R2=0.9988 F=554 p0.0001 s2=3104 R2,F有改进,所有回归系数置信区间不含零点,模型完全可用 消除了不正常现象 异常数据(33号)应去掉! e x1 e 组合去掉异常数据后的结果参数参数估计值置信区间a01120011139 11261a1498494 503a270416962 7120a3-1737-1818 -1656a4-356-431 281a5-3056-3171 2942a619971894 2100R2= 0.9998 F=36701 p0.0001 s2=4103e x1 e 组合R2: 0.9567 0.99880.9998F：226 554 36701 s2: 104 3104 4103置信区间长度更短残差图十分正常最终模型的结果可以应用模型应用 制订6种管理教育组合人员的“基础”薪金(资历为0）组合管理教育系数“基础”薪金101a0+a39463211a0+a2+a3+a513448302a0+a410844412a0+a2+a4+a619882503a011200613a0+a218241中学：x3=1, x4=0 ；大学：x3=0, x4=1； 更高：x3=0, x4=0 x1= 0； x2 = 1 管理，x2 = 0 非管理大学程度管理人员比更高程度管理人员的薪金高. 大学程度非管理人员比更高程度非管理人员的薪金略低. 对定性因素(如管理、教育)，可以引入0-1变量处理，0-1变量的个数可比定性因素的水平少1. 软件开发人员的薪金残差分析方法可以发现模型的缺陷，引入交互作用项常常能够改善模型. 剔除异常数据，有助于得到更好的结果.注：可以直接对6种管理教育组合引入5个0-1变量. 10.3 酶促反应 问题研究酶促反应（酶催化反应）中嘌呤霉素对反应速度与底物（反应物）浓度之间关系的影响. 建立数学模型，反映该酶促反应的速度与底物浓度以及经嘌呤霉素处理与否之间的关系. 设计了两个实验 ：酶经过嘌呤霉素处理；酶未经嘌呤霉素处理. 实验数据见下表. 方案底物浓浓度(ppm)0.020.060.110.220.561.10反应应速度处处理764797107123 139 159 152 191 201 207 200未处处理6751848698115 131 124 144 158 160/基本模型 Michaelis-Menten模型y 酶促反应的速度, x 底物浓度 1 , 2 待定系数 底物浓度较小时，反应速度大致与浓度成正比；底物浓度很大、渐进饱和时，反应速度趋于固定值.酶促反应的基本性质 xy01实验数据经嘌呤霉素处理xy未经嘌呤霉素处理xy线性化模型 经嘌呤霉素处理后实验数据的估计结果 参数参数估计值计值 （10-3）置信区间间（10-3）15.10723.5386 6.675820.24720.1757 0.3188R2=0.8557 F=59.2975 p0.0001 s2=3.5806 10-6对1 , 2非线性 对1, 2线性 线性化模型结果分析 x较大时，y有较大偏差 1/x较小时有很好的线性趋势，1/x较大时出现很大的起落 参数估计时，x较小（1/x很大）的数据控制了回归参数的确定 1/y1/xxybeta,R,J = nlinfit (x,y,model,beta0) beta的置信区间MATLAB 统计工具箱 输入 x自变变量数据矩阵y 因变量数据向量beta 参数的估计值R 残差，J 估计预测误差的Jacobi矩阵 model 模型的函数M文件名beta0 给定的参数初值 输出 betaci =nlparci(beta,R,J) 非线性模型参数估计function y=f1(beta, x)y=beta(1)*x./(beta(2)+x);x= ; y= ;beta0=195.8027 0.04841;beta,R,J=nlinfit(x,y,f1,beta0);betaci=nlparci(beta,R,J);beta, betaci beta0线性化模型估计结果 非线性模型结果分析参数参数估计值计值置信区间间1212.6819197.2029 228.160920.06410.0457 0.0826 画面左下方的Export 输出其它统计结果.拖动画面的十字线，得y的预测值和预测区间剩余标准差s= 10.9337最终反应速度为其他输出命令nlintool 给出交互画面o 原始数据+ 拟合结果 半速度点(达到最终速度一半时的x值 )为混合反应模型 x1为底物浓度， x2为一示性变量 x2=1表示经过处理，x2=0表。