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关键词：Microsoft Access,非线性平滑预测模型,一阶指数平滑模型,二次回归预测模型、一阶差分滞后模型,多元回归预测模型,最小二乘法,回归分析
分析模块2 多变量的数据拟合 若影响因变量y的因素不只一个，而是几个，譬如有k个因素x1,x2…,xk。一般来说如果选择近似方程为： y*=a0+a1x1+a2x2+...+akxk; (4.1) 和前面一样，用最小二乘原理来确定方程的全部系数。为此，令 Φ(a0,a1,…,ak)=Σ(yi-yi*)² =Σ(yi-a0-a1x1i-a2x2i- … -akxki)² (4.2) 要使Φ(a0,a1,…,ak)达到极小，将上式分别对a0,a1,…,ak求偏微商，并令其等于零，可以化简得到正规方程组，解之即可得到ai(I=1,2,…,k)然后再求a0,就可得到全部系数。 非线性曲线的数据拟合 在实际问题中，变量之间内在的关系并不像前面说的那样简单呈线性关系，但是可以把拟合曲线 y=a+bx 中的自变量x和应变量y看成其他变量的函数。例如，原来的函数关系是 f(y`)=a+bg(x`) 令x=g(x`),y=f(y`),则经过变换后即锝 y=a+bx 的形式。于是许多非线性的问题就转化为线性问题而得到解决。 当然，如何找到更符合实际的数据拟合，一方面要根据专业知识合经验来确定经验曲线的近似公式，另一方面要根据散点图的分布形状及特点来选定适当的曲线拟合这些数据。 滞后因子： 假定由序列 生成新序列 。其中t 期的y 值等于t-1时期的x值， ,这称为对 运用了滞后算子，即 这里的L 称为滞后算子。根据滞后算子， 。通常情况下由于利用滞后算子和乘法具有同样的代数规则，因此常称为乘以L。 |
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