Уравнение множественной регрессии
Добрый день!
Нужно вывести уравнение множественной регрессии вида Y = AX^n •Z^m Множественная регрессия дает уравнение в виде полинома Y= 34.66 + 1.97X1-2.45X2. Вопрос как перейти к требуемому виду или получить сразу в нужном виде? |
Realwert, давайте разбираться. у вас два фактора в уравнении, X1 и X2, так?
Цитата:
Добавлено через 10 минут Цитата:
|
Цитата:
|
Всем спасибо за активное участие)
Нужно вывести зависимость критерия Нуссельта в трубе от Re и геометрических параметров, таких как шага закрутки трубы например S/d вот пример из дисера Nu = 0,2216•Re^0,71 •(S/d)^-0,41 "Методика обобщения экспериментальных данных производилась математической обработкой данных в виде безразмерных критериальных зависимо-стей вида: Nu = A•Re^n и Nu =C•(S/d)^k. Далее, на основании математической обработки экспериментальных данных были получены обобщенные аналитические зависимости в виде: Nu=f(Re,S/d)" Т.е. как я понял автор сначала получил зависимости Nu = A•Re^n и Nu =C•(S/d)^k затем из них общую Nu=f(Re,S/d), или нет? |
Realwert, я пока слабо врубилась в вашу проблему, но все эти мутки с критериальными уравнениями обычно делаются методом анализа размерностей. выводится уравнение со степенями и множителями, а потом уже значения степеней и множителей находятся из эксперимента. этим методом можно сразу общее уравнение вывести
|
Ваша предыдущая мысль ближе к делу) Я пытался подробней пояснить, но понял, что лучше быть проще)
что есть x и z? это и есть x1 и x2? - да, правильно Как вывести методом наименьших квадратов? как я понимаю регрессия тот же метод квадратов? |
Метод наименьших квадратов
Вариант 1. Как предлагали, логарифмировать. Тогда функция lm в GNU R (КМНК) Вариант 2. Нелинейный метод наименьших квадратов. Без танцев с бубном. В GNU R cм.: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-patc.../html/nls.html Вариант 3. Байесовская "подгонка" модели. См. OpenBUGS Sapienty Sat |
Цитата:
ну а если уж вы решили принять на веру, что вид уравнения такой, никак не обосновывая, тогда да, дальше можно аппроксимировать под ваш вид зависимости методом наименьших квадратов, получив уравнение регрессии. Ну а как это сделать, тут уже подробно написали. Добавлено через 6 минут Цитата:
|
Цитата:
|
Цитата:
Цитата:
Вообще-то: http://chart.apis.google.com/chart?c...(z)%2B%5Cln(a) С какого перепугу Вы "А" умножаете? Ну, а дальше, спрашивается. Вы коэффициенты регрессии вида http://chart.apis.google.com/chart?c...%2B%20%5Cgamma в состоянии найти в каком-нибудь статистическом пакете? Цитата:
Код:
lm(log(Y)~log(X1)+log(X2),data=mydata) |
Текущее время: 06:18. Часовой пояс GMT +3. |
Powered by vBulletin® Version 3.8.8
Copyright ©2000 - 2024, vBulletin Solutions, Inc. Перевод: zCarot
© 2001—2024, «Аспирантура. Портал аспирантов»