非线性回归方程的计算
非线性回归的优缺点？
非线性回归的优缺点？
非线性回归：如果回归模型的因变量是自变量的一次以上函数形式，回归规律在图形上表现为形态各异的各种曲线，称为非线性回归。
优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度。
缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用
回归轨道计算方法？
公式是：x^2/a^2-y^2/b^21，其中x表示可以精确测量的变量，称为普通变量，y表示响应值，称为随机变量，a是实半轴长，b是虚半轴长，c是半焦距。
回归曲线，即曲线回归或非线性回归，两个变数间呈现曲线关系的回归，曲线回归是建立不同变量间相关关系的非线性数学模型数量关系式的统计方法，农业化学中各种因素间的相互关系多数是曲线关系。
计量经济学的S.E of regression怎么算？
计算公式为 RSS 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。
S.E of regression的计算方法为：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K为解析变量个数。
1）从经济发展的形态来看，经济模型分为静态数理经济模型和动态数理经济模型；
2）从经济的波动形态来看，经济模型分为随机经济模型和确定性经济模型；
3）从经济的数学描述形式来看，经济模型分为线性经济模型和非线性经济模型；
4）从经济模型描述的范围来看，经济模型有微观经济模型、中观经济模型和宏观经济模型
单因素方差分析和线性回归分析？
方差分析和回归分析 异同
方差分析和回归分析总体上都属于一个类别，一般线性模型（general linear model，GLM）。
从数据类型来看，方差分析的因变量是连续型数据，自变量是分类变量，一般都以组别的形式出现。
回归分析的因变量是连续型数据，自变量既可以是分类数据，也可以是连续型数据，也可以两种都有。
具体来说：
一、方差分析与回归分析的相同点
1、方差分析与回归分析的变量都是两种或两种以上。
2、方差分析与回归分析的结果都是得出因变量和自变量之间的关系。
二、方差分析与回归分析的不同点
1、原理不同
方差分析：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个，分别为实验条件和 随机误差。
回归分析：回归分析的原理是利用实验获得的数据构建解释变量对响应变量的线性模型，当利用这个解释模型来预测未知数据时为预测模型。
2、分析方法不同
方差分析：方差分析的分析方法主要是单因素方差分析、两因素方差分析。
回归分析：回归分析的分析方法主要是线性回归分析、非线性回归分析。
3、应用不同
方差分析：方差分析主要应用于均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用和方差齐性检验。
回归分析：回归分析主要应用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
大多数方差分析的目的都是比较组间差异，比如3组人群的身高是都有差异等。
而回归分析主要是看自变量对因变量的影响，或因变量是否随着自变量的变化而变化，如血压是否随年龄而变化等。