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第八章 非线性回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.1 可化为线性回归的曲线回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.2 多项式回归 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 §8.3 非线性模型 【例8.4】 龚珀兹（Gompertz）模型是计量经济中的一个常用模型，用来拟合社会经济现象发展趋势，龚珀兹曲线形式为： 其中k为变量的增长上限， 和 是未知参数。 当k未知时，龚珀兹模型不能线性化，可以用非线性最小二乘法求解。表8.12的数据是我国民航国内航线里程数据，以下用龚珀兹模型拟合这个数据。 53.36 13 1992 115.52 25 2004 38.17 12 1991 103.42 24 2003 34.04 11 1990 106.32 23 2002 30.55 10 1989 103.67 22 2001 24.55 9 1988 99.45 21 2000 24.02 8 1987 99.89 20 1999 21.67 7 1986 100.14 19 1998 17.12 6 1985 92.06 18 1997 15.28 5 1984 78.02 17 1996 12.92 4 1983 78.08 16 1995 13.28 3 1982 69.37 15 1994 13.55 2 1981 68.21 14 1993 11.41 1 1980 y t 年份 y t 年份 表8.8 我国民航国内航线里程数据 单位：万公里 用SPSS软件的非线性最小二乘法功能求解。 依照Analyze→Regression→Nonlinear的顺序进入非线性回归对话框。 在回归函数框条中输入k*a*