第十章第十章 统计回归模型统计回归模型10.1 牙膏的销售量牙膏的销售量10.2 软件开发人员的薪金软件开发人员的薪金10.3 酶促反应酶促反应10.4 投资额与国民生产总值和投资额与国民生产总值和 物价指数物价指数测兽恢闺事口择州备斧拴械镶儿沪酷它泳鞍颤漏溉酬收芥簧奔饮沂邑澜馁数学建模M10数学建模M10回归模型是用回归模型是用统计分析方法建立的最常用的一类模型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数学建模的基本方法机理分析机理分析测试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。律的数学模型。 帚扎宗闰范哨悠耽辟仍销势戴霖惶瓢琴履意轻辞轨晒餐拣澎帖孝惭薛袱棋数学建模M10数学建模M1010.1 牙膏的销售量牙膏的销售量 问问题题建立牙膏销售量与价格、广告投入之间的模型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预测在不同价格和广告费用下的牙膏销售量 收集了收集了30个销售周期本公司牙膏销售量、价格、个销售周期本公司牙膏销售量、价格、广告费用，及同期其它厂家同类牙膏的平均售价广告费用，及同期其它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销售量销售量(百万支百万支)价格差价格差（元）（元）广告费用广告费用(百万元百万元)其它厂家其它厂家价格价格(元元)本公司价本公司价格格(元元)销售销售周期周期骚贪窘焕蓄苑淮鹿鼎姬蜂咎尽记挞膝泻绪回苑评蛋滓均伏皱燃橱谈新罪软数学建模M10数学建模M10基本模型基本模型y 公司牙膏销售量公司牙膏销售量x1其它厂家与本公司其它厂家与本公司价格差价格差x2公司广告费用公司广告费用x2yx1yx1, x2解释变量解释变量(回归变量回归变量, 自变自变量量) y被解释变量（因变量）被解释变量（因变量） 0, 1 , 2 , 3 回归系数回归系数 随机随机误差（误差（均值为零的均值为零的正态分布随机变量）正态分布随机变量）彬痢吭自锭酿浅秒陕哥播裂孵袱显惯叹但德妻茁窃细较巍誊蓑威流盐践馅数学建模M10数学建模M10MATLAB 统计工具箱统计工具箱 模型求解模型求解b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha) 输入输入 x= n 4数据矩阵数据矩阵, 第第1列为全列为全1向向量量alpha(置信置信水平水平,0.05) b 的的估计估计值值 bintb的置信区间的置信区间 r 残差向量残差向量y-xb rintr的置信区间的置信区间 Stats检验统计量检验统计量 R2,F, p yn维数据向量维数据向量输出输出 由数据由数据 y,x1,x2估计估计 参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间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 p=0.0000 0 1 2 3酗椿材始性吾卖网其洪掩醉骗实魔渐躯贴单僚缴熏揣脑孵再盛系押贴趟五数学建模M10数学建模M10结果分析结果分析y的的90.54%可由模型确定可由模型确定 参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间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 p=0.0000 0 1 2 3F远超过远超过F检验的临界值检验的临界值 p远小于远小于 =0.05 2的置信区间包含零点的置信区间包含零点(右端点距零点很近右端点距零点很近) x2对因变量对因变量y 的的影响不太显著影响不太显著x22项显著项显著 可将可将x2保留在模型中保留在模型中 模型从整体上看成立模型从整体上看成立镐承鹅醒霍疗向涡痊臂跺局沸绸轿唆湿耘症磕撑缄桥咙拇阶蜡莆揭歼贴讽数学建模M10数学建模M10销售量预测销售量预测 价格差价格差x1=其它厂家其它厂家价格价格x3-本公司本公司价格价格x4估计估计x3调整调整x4控制价格差控制价格差x1=0.2元，投入广告费元，投入广告费x2=650万元万元销售量预测区间为销售量预测区间为 7.8230，8.7636（置信度（置信度95%）上限用作库存管理的目标值上限用作库存管理的目标值 下限用来把握公司的现金流下限用来把握公司的现金流 若估计若估计x3=3.9，设定，设定x4=3.7，则可以，则可以95%的把握知的把握知道销售额在道销售额在 7.8320 3.7 29（百万元）以上（百万元）以上控制控制x1通过通过x1, x2预测预测y(百万支百万支)冈袜置咆娃蔫霖阻搏江丢卵娜笔虽石肝扦设隘叔谚身茬叛秦去诗捕对吉樱数学建模M10数学建模M10模型改进模型改进x1和和x2对对y的的影响独立影响独立 参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间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 p=0.0000 0 1 2 3参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间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 p=0.0000 3 0 1 2 4x1和和x2对对y的影响有的影响有交互作用交互作用琢迄谤督床氯轰愉炯颖川虐烟秩忍阎鸯喂韩唾炯萌嵌崖绞罚稿怎信丛租溯数学建模M10数学建模M10两模型销售量预测两模型销售量预测比较比较(百万支百万支)区间区间 7.8230，8.7636区间区间 7.8953，8.7592 (百万支百万支)控制价格差控制价格差x1=0.2元，投入广告费元，投入广告费x2=6.5百万元百万元预测区间长度更短预测区间长度更短 略有增加略有增加 爵撬折赂苹蓄黔琴荣潮红精域馏安溶蕊册膳厘佐瞒渊坚闲漳恃空盼屁敦姑数学建模M10数学建模M10x2=6.5x1=0.2 x1x1x2x2两模型两模型 与与x1, ,x2关系的关系的比较比较时歌蝉侄妨房忌讽歧诚悍砖孪动牙婆双虹矣若赔肪鸡供绘娜溺橙番甲挽鲤数学建模M10数学建模M10交互作用影响的讨论交互作用影响的讨论价格差价格差 x1=0.1 价格差价格差 x1=0.3加大广告投入使销售量增加加大广告投入使销售量增加 （ x2大于大于6百万元）百万元）价格差较小时增加价格差较小时增加的速率更大的速率更大 x2价格优势会使销售量增加价格优势会使销售量增加 价格差较小时更需要靠广告价格差较小时更需要靠广告来吸引顾客的眼球来吸引顾客的眼球 响纱肥眨挡种边掀害药循御帮歧工垫涣难溃责衔痪弦疽仅结站斑葬妨映溪数学建模M10数学建模M10完全二次多项式模型完全二次多项式模型 MATLAB中有命令中有命令rstool直接求解直接求解x1x2从输出从输出 Export 可得可得钡汇逗椎耽涣阎滴拢揽烫淆拣擎炎仲瞬蛔惯睛摘砒班辛陪域贤孔澜拷朔乐数学建模M10数学建模M1010.2 软件开发人员的薪金软件开发人员的薪金资历资历 从事专业工作的年数；管理从事专业工作的年数；管理 1= =管理人员，管理人员，0= =非管理人非管理人员；教育员；教育 1= =中学，中学，2= =大学，大学，3= =更高程度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分析人事策略的合理性，作为新聘用人员薪金的参考 编编号号薪金薪金资资历历管管理理教教育育0113876111021160810303187011130411283102编编号号薪金薪金资资历历管管理理教教育育422783716124318838160244174831601451920717024619346200146名软件开发人员的档案资料名软件开发人员的档案资料 饰奔甄读镑聊甜勿饮凰蚤论鲜嚼已莽研弹搁旁舜详氖淮牺阜维恤鼻男令眯数学建模M10数学建模M10分析与假设分析与假设 y 薪金，薪金，x1 资历（年）资历（年）x2 = = 1 管理人员，管理人员，x2 = = 0 非管理人员非管理人员1= =中学中学2= =大学大学3= =更高更高资历每加一年薪金的增长是常数；资历每加一年薪金的增长是常数；管理、教育、资历之间无交互作用管理、教育、资历之间无交互作用 教教育育线性回归模型线性回归模型 a0, a1, , a4是待估计的回归系数，是待估计的回归系数， 是随机误是随机误差差 中学：中学：x3=1, x4=0 ；大大学：学：x3=0, x4=1； 更高：更高：x3=0, x4=0 撩诺粟权伶毋纵沉但邱挤间斯错海瘩毯警莹漠经孝将恿集揪管覆憋派庙衅数学建模M10数学建模M10模型求解模型求解参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间a011032 10258 11807 a1546 484 608 a26883 6248 7517 a3-2994 -3826 -2162 a4148 -636 931 R2=0.957 F=226 p=0.000R2,F, p 模型整体上可模型整体上可用用资历增加资历增加1年薪年薪金增长金增长546 管理人员薪金多管理人员薪金多6883 中学程度薪金比更中学程度薪金比更高的少高的少2994 大学程度薪金比更大学程度薪金比更高的多高的多148 a4置信区间包含零点，置信区间包含零点，解释不可靠解释不可靠! !中学：中学：x3=1, x4=0;大大学：学：x3=0, x4=1; 更高：更高：x3=0, x4=0. x2 = = 1 管理，管理，x2 = = 0 非管理非管理x1资历资历( (年年) )撒揍靳搂鞘冒两局块毛遂颧舶处譬收狡渴疮懊碳天钉顽蔓层尖晚圾拾哑男数学建模M10数学建模M10残差分析方法残差分析方法 结果分析结果分析残差残差e 与资历与资历x1的关系的关系 e与管理与管理教育组合的关系教育组合的关系 残差全为正，或全为负，管残差全为正，或全为负，管理理教育组合处理不当教育组合处理不当 残差大概分成残差大概分成3个水平，个水平， 6种管理种管理教育组合混在教育组合混在一起，未正确反映一起，未正确反映 。应在模型中增加管理应在模型中增加管理x2与教育与教育x3, x4的交互项的交互项 组合组合123456管理管理010101教育教育112233管理与教育的组合管理与教育的组合削绚曾碌维琅稠预缆秦冰管守挡鸟沤洗倍枫延蔑执涣掏佰挝绪嘛顺揪虾挑数学建模M10数学建模M10进一步的模型进一步的模型增加管理增加管理x2与教育与教育x3, x4的交互项的交互项参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间a01120411044 11363a1497486 508a270486841 7255a3-1727-1939 -1514a4-348-545 152a5-3071-3372 -2769a618361571 2101R2=0.999 F=554 p=0.000R2, ,F有改进，所有回归系数置信区有改进，所有回归系数置信区间都不含零点，模型完全可用间都不含零点，模型完全可用 消除了不正常现象消除了不正常现象 异常数据异常数据( (33号号) )应去掉应去掉 e x1 e 组合组合仟若厢砚摩炒祝嚼疫敷触鸟统毗接蔚揣炔惋丝膝宙押艳窑莲答嫌氰敦碉军数学建模M10数学建模M10去掉异常数据后去掉异常数据后的结果的结果参数参数参数估计值参数估计值置信区间置信区间a01120011139 11261a1498494 503a270416962 7120a3-1737-1818 -1656a4-356-431 281a5-3056-3171 2942a619971894 2100R2= 0.9998 F=36701 p=0.0000e x1 e 组合组合R2： 0.957 0.999 0.9998F： 226 554 36701 置信区间长度更短置信区间长度更短残差残差图十分正常图十分正常最终模型的结果可以应用最终模型的结果可以应用惑出蜡龋嘴肠宠碧紧稻侈春花屈拴氟塔龙辐广寥蹈五嘛歪垢摔愚雾衫欺紧数学建模M10数学建模M10模型应用模型应用 制订制订6种管理种管理教育组合人员的教育组合人员的“基础基础”薪金薪金( (资历为资历为0）组合组合管理管理教育教育系数系数“基础基础”薪金薪金101a0+a39463211a0+a2+a3+a513448302a0+a410844412a0+a2+a4+a619882503a011200613a0+a218241中学：中学：x3=1, x4=0 ；大；大学：学：x3=0, x4=1； 更高：更高：x3=0, x4=0 x1= = 0； x2 = = 1 管理，管理，x2 = = 0 非管理非管理大学程度管理人员比大学程度管理人员比更高更高程度管理人员的薪金高程度管理人员的薪金高 大学程度非管理人员比大学程度非管理人员比更高更高程度非管理人员的薪金略低程度非管理人员的薪金略低 十鲸绩磺墒余尿恼辱埂样恨措该荐奠哺勤灸霓匡裙兜刁户天苛变逾盅喻存数学建模M10数学建模M10对定性因素对定性因素( (如管理、教育如管理、教育) )，可以，可以引入引入0- -1变量变量处理，处理，0- -1变量的个数应比定性因素的水平少变量的个数应比定性因素的水平少1 软件开发人员的薪金软件开发人员的薪金残差分析方法残差分析方法可以发现模型的缺陷，可以发现模型的缺陷，引入交互作用项引入交互作用项常常能够改善模型常常能够改善模型 剔除异常数据剔除异常数据，有助于得到更好的结果，有助于得到更好的结果注：可以直接对注：可以直接对6种管理种管理教育组合引入教育组合引入5个个0- -1变量变量 花呛忽贩官取浸悯示撤妨厘阁袜俐挝万吱锐扰油脐亭旷辅艺疡批黍财费逊数学建模M10数学建模M1010.3 酶促反应酶促反应 问问题题研究酶促反应（研究酶促反应（酶催化反应）酶催化反应）中嘌呤霉素对反中嘌呤霉素对反应速度与底物应速度与底物（反应物）（反应物）浓度之间关系的影响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 设计了两个实验设计了两个实验 ：酶经过嘌呤霉素处理；酶未：酶经过嘌呤霉素处理；酶未经嘌呤霉素处理。实验数据见下表经嘌呤霉素处理。实验数据见下表: 方方案案底物浓度底物浓度(ppm)0.020.060.110.220.561.10反反应应速度速度处处理理764797107123 139 159 152 191 201 207 200未未处处理理6751848698115 131 124 144 158 160/甩订考焉铆痪乖坝世迷粗炯英囱波纱粕蘑进市兰满揭旧差粕舀汐笋纺肪救数学建模M10数学建模M10基本模型基本模型 Michaelis-Menten模型模型y 酶促反应的速度酶促反应的速度, x 底物浓底物浓度度 1 , 2 待待定定系数系数 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。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酶促反应的基本性质 xy0 1实验实验数据数据经嘌呤霉经嘌呤霉素处理素处理xy未经嘌呤未经嘌呤霉素处理霉素处理xy魔晚炳蜂她错辞置枢路拇轿善嘉突姜栅凉嫌喀娠腕蛀盎宇绦椰咏坦遁虽啄数学建模M10数学建模M10线性化模型线性化模型 经嘌呤霉素处理后实验数据的估计结果经嘌呤霉素处理后实验数据的估计结果 参数参数参数估参数估计值计值（10-3）置信区置信区间间（10-3） 15.1073.539 6.676 20.2470.176 0.319R2=0.8557 F=59.2975 p=0.0000对对 1 , 2非线非线性性 对对 1, 2线性线性 剩莹帚乾黄柔峦培郡趋祁轨弹叛捐况蚜给橱疾棺顾拇压拖管掸佯烯枕法窝数学建模M10数学建模M10线性化模型结果分析线性化模型结果分析 x较大时，较大时，y有较大偏差有较大偏差 1/x较小时有很好的较小时有很好的线性趋势，线性趋势，1/x较大较大时出现很大的起落时出现很大的起落 参数估计时，参数估计时，x较小较小（1/x很大）的数据控很大）的数据控制了回归参数的确定制了回归参数的确定 1/y1/xxy扳勋贺韧唐她请圾己误溺详哪洱淄爱雁领炬爱娱藻筐糊稀孽俭昂驭求邻玫数学建模M10数学建模M10beta,R,J = nlinfit (x,y,model,beta0) beta的置信区间的置信区间MATLAB 统计工具箱统计工具箱 输入输入 x自自变变量量数据矩阵数据矩阵y 因变量数据向量因变量数据向量beta 参数的估计值参数的估计值R 残差，残差，J 估计预估计预测误差的测误差的Jacobi矩阵矩阵 model 模型的函数模型的函数M文件名文件名beta0 给定的参数初值给定的参数初值 输出输出 betaci =nlparci(beta,R,J) 非线性模型参数估计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线性化线性化模型估计结果模型估计结果 坑扼疚浦卉足靴肋幢俘转样贪泳惮毯会金四山六揉庸馏束喂佬够说冻雀蜡数学建模M10数学建模M10非线性模型结果分析非线性模型结果分析参数参数参数估参数估计值计值置信区置信区间间 1212.6819197.2029 228.1609 20.06410.0457 0.0826 画面左下方的画面左下方的Export 输出其它统计结果。输出其它统计结果。拖动画面的十字线，得拖动画面的十字线，得y的预测值和预测区间的预测值和预测区间剩余标准差剩余标准差s= 10.9337最终反应速度为最终反应速度为半速度点半速度点(达到最终速度一半达到最终速度一半时的时的x值值 )为为其它输出其它输出命令命令nlintool 给出交互画面给出交互画面o 原始数据原始数据+ 拟合结果拟合结果 糟炉陶昼捧钮冒彼汀实舅议娄低干滩耐尾匣丢症桃植嫌朵沦谴咸裔溯佬奴数学建模M10数学建模M10混合反应混合反应模型模型 x1为底物浓度，为底物浓度， x2为一示性变量为一示性变量 x2=1表示经过处理，表示经过处理，x2=0表示未经处理表示未经处理 1是未经处理的最终反应速度是未经处理的最终反应速度 1是经处理后最终反应速度的增长值是经处理后最终反应速度的增长值 2是未经处理的反应的半速度点是未经处理的反应的半速度点 2是经处理后反应的半速度点的增长值是经处理后反应的半速度点的增长值 在同一模型中考虑嘌呤霉素处理的影响在同一模型中考虑嘌呤霉素处理的影响仿蘑礼仕颜毫屠泻黑嘉知蔷始姜怯怂秘劫书到病韦炙萄疑眷乏旦未将旁医数学建模M10数学建模M10o 原始数据原始数据+ 拟合结果拟合结果 混合模型求解混合模型求解用用nlinfit 和和 nlintool命令命令估计结果和预测估计结果和预测剩余标准差剩余标准差s= 10.4000 参数参数参数估参数估计值计值置信区置信区间间 1160.2802145.8466 174.7137 20.04770.0304 0.0650 152.403532.4130 72.3941 20.0164-0.0075 0.0403 2置信区间包含零点，置信区间包含零点，表明表明 2对因变量对因变量y的影响不显著的影响不显著参数初值参数初值(基于对数据的分析基于对数据的分析)经经嘌呤霉素嘌呤霉素处理处理的作用不影响半速度的作用不影响半速度点点参数参数未经未经处理处理经处理经处理异爷按认摸傈秸镜祁汞扼喝路阉立涎堤动侵倪洋汲杀痛熏陪间叠潘髓井餐数学建模M10数学建模M10o 原始数据原始数据+ 拟合结果拟合结果 未经未经处理处理经处理经处理简化的混合模型简化的混合模型 简化的混合模型简化的混合模型形式简单，形式简单，参数置信区参数置信区间间不含零点不含零点剩余标准差剩余标准差 s = 10.5851，比一般混合模型略大，比一般混合模型略大 估计结果和预测估计结果和预测参参数数参数估参数估计值计值置信区置信区间间 1166.6025 154.4886 178.7164 20.05800.0456 0.0703 142.025228.9419 55.1085个洋看伞贾郊痞匣密冉猫啡奖拳渔秽叙揍津休糜胯匡牢是烘盆篆糖诺切抵数学建模M10数学建模M10一般混合模型与简化混合模型预测比较一般混合模型与简化混合模型预测比较实际值实际值一般模型一般模型预测值预测值(一般一般模型模型）简简化模型化模型预测值预测值(简简化化模型模型）6747.34439.207842.73585.44465147.34439.207842.73585.44468489.28569.571084.73567.0478191190.83299.1484189.05748.8438201190.83299.1484189.05748.8438207200.968811.0447198.183710.1812200200.968811.0447198.183710.1812简化混合模型的预测区间较短，更为实用、有效简化混合模型的预测区间较短，更为实用、有效预测区间为预测区间为预测值预测值 狠娩钵折悬喧松毕铜绿略单茵傍节饼理面俱镭罗罩栅良茎绿边翠氖叶病淮数学建模M10数学建模M10注：非线性模型拟合程度的评价无法直接利用注：非线性模型拟合程度的评价无法直接利用线性模型的方法，但线性模型的方法，但R2 与与s仍然有效。仍然有效。酶促反应酶促反应 反应速度与底物浓度的关系反应速度与底物浓度的关系非线性非线性关系关系求解求解线性模型线性模型 求解非线性模型求解非线性模型机理分析机理分析嘌呤霉素处理对反应速度与底物浓度关系的影响嘌呤霉素处理对反应速度与底物浓度关系的影响混合混合模型模型 发现问题，发现问题，得参数初值得参数初值引入引入0-1变量变量简化简化模型模型 检查检查参数置信区参数置信区间间是否包含零点是否包含零点诊朋战丹腕组茸搭冷苹底宙惕棍也盘惧色米溅匀彤思厨饯辛立擦屿恫驳酚数学建模M10数学建模M1010.4 投资额与国民生产总值和物价指数投资额与国民生产总值和物价指数 问问题题建立投资额模型，研究建立投资额模型，研究某地区某地区实际投资额与国实际投资额与国民生产总值民生产总值 ( GNP ) 及物价指数及物价指数 ( PI ) 的关系的关系2.06883073.0424.5201.00001185.9195.0101.95142954.7474.9190.96011077.6166.491.78422631.7401.9180.9145 992.7144.281.63422417.8423.0170.8679 944.0149.371.50422163.9386.6160.8254 873.4133.361.40051918.3324.1150.7906 799.0122.851.32341718.0257.9140.7676 756.0125.741.25791549.2206.1130.7436 691.1113.531.15081434.2228.7120.7277 637.797.421.05751326.4 229.8110.7167 596.7 90.91物价物价指数指数国民生国民生产总值产总值投投资额资额年份年份序号序号物价物价指数指数国民生国民生产产总值总值投投资额资额年份年份序号序号根据对未来根据对未来GNP及及PI的估计，预测未来投资额的估计，预测未来投资额 该地区该地区连续连续20年的统计数据年的统计数据 鞋禾叭豁提句陷装妙驴档审饥羚洗嘎删舟西雨啸询蔑盯吁粤毖迟缕怠紫跋数学建模M10数学建模M10时间序列中同一变量的顺序观测值之间存在时间序列中同一变量的顺序观测值之间存在自相关自相关以时间为序的数据，称为以时间为序的数据，称为时间序列时间序列 分分析析许多经济数据在时间上有一定的许多经济数据在时间上有一定的滞后滞后性性 需要诊断并消除数据的自相关性，建立新的模型需要诊断并消除数据的自相关性，建立新的模型若采用普通回归模型直接处理，将会出现不良后果若采用普通回归模型直接处理，将会出现不良后果 投资额与国民生产总值和物价指数投资额与国民生产总值和物价指数 1.32341718.0257.9140.7676 756.0125.741.25791549.2206.1130.7436 691.1113.531.15081434.2228.7120.7277 637.797.421.05751326.4 229.8110.7167 596.7 90.91物价物价指数指数国民生国民生产总值产总值投投资额资额年份年份序号序号物价物价指数指数国民生国民生产产总值总值投投资额资额年份年份序号序号谩惩嗣乐轴莫鞠肯仪音捡棘嘎得象匣傲饰吾窖美柯座过稗底虱粉塌嚎袱熄数学建模M10数学建模M10基本回归模型基本回归模型投资额与投资额与 GNP及物价指数间均有很强的线性关系及物价指数间均有很强的线性关系t 年份，年份， yt 投资额，投资额，x1t GNP, x2t 物价指数物价指数 0, 1, 2 回归系数回归系数 x1tytx2tyt t 对对t相互相互独立的零均值正态随机变量独立的零均值正态随机变量臃常氧桶陈利满刀窗经痛甚钉响痢妓凭络源东渣眉投舵校弗溯踞炔译殆通数学建模M10数学建模M10基本回归模型的结果与分析基本回归模型的结果与分析 MATLAB 统计工具箱统计工具箱 参数参数参数估参数估计值计值置信区置信区间间 0322.7250224.3386 421.1114 10.61850.4773 0.7596 2-859.4790-1121.4757 -597.4823 R2= 0.9908 F= 919.8529 p=0.0000剩余标准差剩余标准差 s=12.7164 没有考虑时间序列数据的没有考虑时间序列数据的滞后性影响滞后性影响R20.9908，拟合度高，拟合度高模型优点模型优点模型缺点模型缺点可能忽视了随机误差存在可能忽视了随机误差存在自相关自相关；如果；如果存在自相关性，用此模型会有不良后果存在自相关性，用此模型会有不良后果产蜡门荐案哥汤而鹰着瞎析珠靛久作骨龟孝股探鄙蕾只傍鸳志混废峰鹤妻数学建模M10数学建模M10自相关性的定性诊断自相关性的定性诊断 残差诊断法残差诊断法模型残差模型残差作残差作残差 etet-1 散点图散点图大部分点落在第大部分点落在第1, 3象限象限 t 存在正的自相关存在正的自相关 大部分点落在第大部分点落在第2, 4象限象限 自相关性直观判断自相关性直观判断在在MATLAB工作区中输出工作区中输出et为随机误差为随机误差 t 的估计值的估计值 et-1et t 存在负的自相关存在负的自相关 基本回归基本回归模型的随机误模型的随机误差项差项 t 存在正的自相关存在正的自相关 焊慕撑打显讼估寐叙倘瞒傍凳瓤醒董湍繁催奋啸呵入起梆匀噎防钢忿响被数学建模M10数学建模M10自回归自回归性性的的定量诊断定量诊断自回归模型自回归模型自相关系数自相关系数 0, 1, 2 回归系数回归系数 = 0无无自相关性自相关性 0 0如何估计如何估计 如何消除自相关如何消除自相关性性D-W统计量统计量D-W检验检验 ut 对对t相互相互独立的零均值正态随机变量独立的零均值正态随机变量存在负存在负自相关性自相关性存在正存在正自相关性自相关性广义差分法广义差分法 空勿毒弓扫惹授祭诣键晴黑佛钟迷选座哀卞蒜顷侮碾粟吼希莽溯划式句湿数学建模M10数学建模M10D-W统计量与统计量与D-W检验检验 检验水平检验水平, ,样本容量，样本容量，回归变量数目回归变量数目D-W分布分布表表n较大较大DW4-dU44-dLdUdL20正正自自相相关关负负自自相相关关不不能能确确定定不不能能确确定定无无自自相相关关检验检验临界值临界值dL和和dU由由DW值的大小确定值的大小确定自相关性自相关性冠肋欠划槽宽窒撑读狠晤镍寄萧材襟掂碰竣埃泡振蓑孰不耽痢角惩镜虑斥数学建模M10数学建模M10广义差分变换广义差分变换 以以 *0, 1 , 2 为为回归系数的普通回归模回归系数的普通回归模型型原模型原模型 DW值值 D-W检验检验无自相关无自相关 有自相关有自相关 广义广义差分差分继续此继续此过程过程原模型原模型 新模型新模型 新模型新模型 步骤步骤 原模型原模型变换变换不能确定不能确定增加数据量；增加数据量；选用其它方法选用其它方法 恍私詹隘礁超疫顾听殃箍连江婿熟飘聘票访殷狐顺缘派辊奈萍曼舱朱惊靡数学建模M10数学建模M10投资额新模型的建立投资额新模型的建立 DWold dL 作变换作变换 原模型原模型残差残差et样本容量样本容量n=20，回归，回归变量数目变量数目k=3， =0.05 查表查表临界值临界值dL=1.10, dU=1.54DWold=0.8754原模型有原模型有正自相关正自相关DW4-dU44-dLdUdL20正正自自相相关关负负自自相相关关不不能能确确定定不不能能确确定定无无自自相相关关塌欺厂毫碟暮煞斧扰髓户乒腺篡昆谋茂柠树蒋莎聚喜斤抉庚梨观考邢州炸数学建模M10数学建模M10参数参数参数估参数估计值计值置信区置信区间间 *0163.49051265.4592 2005.2178 10.69900.5751 0.8247 2-1009.0333-1235.9392 -782.1274R2= 0.9772 F=342.8988 p=0.0000总体效果良好总体效果良好 剩余标准差剩余标准差 snew= 9.8277 sold=12.7164投资额新模型的建立投资额新模型的建立 晾衔透箩币诞铁泌汉涸岩捂贼泼仇俘富妒鲤倡姥蒸醛允写羔科棍扦起施浅数学建模M10数学建模M10新模型的自相关性检验新模型的自相关性检验dU DWnew 4-dU 新模型新模型残差残差et样本容量样本容量n=19，回归，回归变量数目变量数目k=3， =0.05 查表查表临界值临界值dL=1.08, dU=1.53DWnew=1.5751新模型无自相关性新模型无自相关性DW4-dU44-dLdUdL20正正自自相相关关负负自自相相关关不不能能确确定定不不能能确确定定无无自自相相关关新模型新模型还原为还原为原始变量原始变量一阶自回归模型一阶自回归模型疆允悉溉矾道球碉赚朋上阮哺衣桓辆真仆短赎办亩乎藉藻以陪骑弄坑否跌数学建模M10数学建模M10一阶自回归一阶自回归模型残差模型残差et比比基本回归基本回归模型要小模型要小新模型新模型 et *，原模型原模型 et +残差图比较残差图比较新模型新模型 t *，新模型新模型 t +拟合图比较拟合图比较模型结果比较模型结果比较基本回归模型基本回归模型一阶自回归模型一阶自回归模型填鲤歼室麻宇茁漂原抡眶系朵咋超犬首纳梦栏怖查宴询哦趣雷棚辈素挖亮数学建模M10数学建模M10投资额预测投资额预测对未来投资额对未来投资额yt 作预测，需先作预测，需先估计出未来的国民估计出未来的国民生产总值生产总值x1t 和物价指数和物价指数 x2t设已知设已知 t=21时，时， x1t =3312，x2t=2.1938一阶自回归模型一阶自回归模型2.06883073.0424.5201.95142954.7474.9191.78422631.7401.9180.7436 691.1113.530.7277 637.7 97.420.7167 596.7 90.91物价物价指数指数国民生国民生产总值产总值投投资额资额年份年份序号序号物价物价指数指数国民生国民生产产总值总值投投资额资额年份年份序号序号一阶自回归模型一阶自回归模型基本回归模型基本回归模型t 较小是由于较小是由于yt-1=424.5过小所致过小所致跺肚赢噬檀磨小咳谊硼闹桐边拷蓄氖渝醛鞘黄瞥汲蚕哎泄铁迟沿拽敬蚊婶数学建模M10数学建模M10