求最优回归方程

我们应该求解只利用对方针变量真正发生影响的因子的回归方程。这是因为假如利用对方针变量不发生影响的因子，大概导致预测准确度低落。假如因子很少，求解的变量也就很少。这样，统计的变景数据很少，就可以节减时间，在实际应用中很是有效。在统计学上，仅仅利用发生影响的因子的方程叫做“最优回归方程”，可能“最优回归模子”。

求最优回归方程的步调如下：

最优回归方程是当Ru是正数且数值最大时的组合。

接下来，说明实际操纵步调。

1、举办回归阐明后，把表1的阐明功效（1、2、3）代入回归方程，计较因子选择尺度（Ru）为0.72l。

表1

2、接着，举办因子阐明，功效如图1所示。从图1可知。影响度绝对值最小的因于是“拍卖会所在”。因此，删除所有拍卖会所在的隶属项目  （“东京”、“关东（不古东京）” 、“东海”、 “近畿”、 “中国、四国、九州”）。

图1

3、对表2举办回归阐明

表2

表2的目归阐明功效，如表3所示。

表3

4、按照表3.得出Ru是0.726.然后以此举办因子阐明，其功效如表4所示，可知影响度绝对值最小的是“AW”。

表4

把表4制成Excel柱形图，抖客教程网，如图2所示。

图2

5、删除影响度数值最小的“AW”，再次举办回归阐明。

反复操纵直到目于淘汰为1个。这里省略对操纵步调的说明。

到今朝为止。共计运行了8次回归阐明。下面求8次运行功效的Ru值，并统计到表5中。

表5

把表5转换成折线图，如图3所示。

图3

使因子选择尺度Ru最大的组台，就是最优回归方程。从表3 25得知，当因子数是7个时，可得最优回归方程。

因此，按照表3得出最优回归方程：

方程1

按照方程1求最高价值：

y=267.58+46.99+23.59+45.74-241.94十（-3.41）*40+6.99*22+86.30*4.5=991.60'）

用同样的方式求最低价值：

y=267.58+0+O+0+0+（-3.41）*65+6.99*0+86.30x3.5=347.98" 

我们的求最优回归方程和前面的几节教程是彼此接洽的，各人在进修的时候要从前到后的进修，这样才可以学会的。