Как вычислить нелинейную регрессию с использованием Excel?

Как я могу использовать массивы чисел x и y, полученные с помощью функции y=1000*x^0.5 для вычисления параметров a и b в модели y=a*x^b с использованием нелинейной регрессии в excel? Какова суть нелинейной регрессии и какие формулы в неё входят? Нужно ли использовать заранее заданные значения для a и b?
  • 28 октября 2023 г. 12:28
Ответы на вопрос 2
Для вычисления нелинейной регрессии с использованием Excel, вы можете использовать инструмент анализа данных "Регрессия" (Regression Analysis). 

Для этого выполните следующие шаги:

1. Откройте файл Excel и введите свои данные в столбцы x и y. В вашем случае, числа x и y должны быть получены с помощью функции y = 1000 * x^0.5.

2. Выделите оба столбца с данными (x и y), включая заголовки столбцов, если они есть.

3. На верхней панели меню выберите вкладку "Данные" (Data), затем в группе "Анализ" (Analysis) выберите "Регрессия" (Regression).

4. В открывшемся окне выберите столбец y как зависимую переменную (вводится в поле "Зависимая переменная (Y)") и столбец x как независимую переменную (вводится в поле "Независимая переменная (X)").

5. Поставьте галочку напротив опции "Включить интерцепт" (Include constant). В вашем случае, параметр a в модели y = a * x^b имеет интерцепт, который нужно учесть.

6. Нажмите кнопку "ОК" и Excel выполнит анализ нелинейной регрессии, вычислив значения параметров модели a и b, а также другие статистические характеристики, такие как коэффициент детерминации (R-квадрат).

Суть нелинейной регрессии заключается в нахождении оптимальных значений параметров a и b для модели, которая не является линейной. В данном случае, модель имеет вид y = a * x^b. Формула, используемая для нелинейной регрессии, может варьироваться в зависимости от выбранного метода приближенного вычисления. В Excel используется метод наименьших квадратов для приближения значения параметров.

Вам необходимо использовать исходные данные, полученные из функции y = 1000 * x^0.5. Вы не должны использовать заранее заданные значения для параметров a и b. Excel найдет оптимальные значения для этих параметров на основе предоставленных данных.
Можно применить метод градиентного спуска для минимизации невязки пометоду наименьших квадратов. Задаем начальные значения параметров, например, a=1 и b=1, и устанавливаем критерий остановки - если невязка становится меньше 0.001, считаем задачу решенной. Затем выбираем длину шага для изменения параметра a и длину шага для изменения параметра b. Если изменение не улучшает результат во всех направлениях, уменьшаем длину шага вдвое. Если изменение улучшает результат, делаем шаг в этом направлении. Более подробную информацию можно найти в поисковых системах и на страницах Википедии, так как я изучал это 25 лет назад и не помню подробностей.
Похожие вопросы