background image

Funkcje regresji  sprowadzane do postaci liniowej                                                   

dr Justyna Kurkowiak

          

 

 

Niektóre inne funkcje regresji  można prostym przekształceniem sprowadzić do postaci liniowej i w ten sposób łatwo 
policzyć odpowiednie współczynniki. 

Wykładnicza funkcja regresji

 

Funkcja 

 jest funkcją liniową. Wystarczy zatem w kolumnie   wprowadzić wartości zlogarytmowane, zmienną  

wprowadzamy normalnie.  

 

 

 

Hiperboliczna funkcja regresji 

 

Funkcja 

 jest funkcją liniową. Wystarczy zatem zmienną   wprowadzić normalnie, natomiast w kolumnie x 

wprowadzić wartości  odwrotne. 

 

 

 

 

 

Potęgowa funkcja regresji 

 

Funkcja 

 jest funkcją liniową 

Wystarczy zatem w kolumnie   wprowadzić wartości zlogarytmowane, zmienną  również wprowadzamy po 

zlogarytmowaniu.  

 

 

 

Logarytmiczna funkcja regresji  

 

Funkcja 

 jest funkcją liniową 

Wystarczy zatem zmienną   wprowadzić normalnie, natomiast w kolumnie x wprowadzić wartości zlogarytmowane.  

 

 

 

 

 

 

 

Liniowa funkcja regresji :                                           

                                                                      

w  liniowej funkcji regresji wprowadzamy wartości zmiennych ,  a kalkulator podaje wartości A i B. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

background image

Funkcje regresji  sprowadzane do postaci liniowej                                                   

dr Justyna Kurkowiak

          

Przykład (Zbiór zadań ze statystyki medycznej A.Lemańczyk

W celu sprawdzenia szybkości rozpuszczania pewnej substancji w wodzie w określonych warunkach mieszania i 
temperatury mierzono co 5 sekund czas (x) oraz ilość rozpuszczonej substancji w gramach (y)i otrzymano następujące 
wyniki: 

10 

15 

20 

25 

30 

14,1 

13,8 

12,7 

12,3 

11,5 

11,0 

Wyznaczyć wykładniczą funkcję regresji 

 szybkości rozpuszczania substancji względem czasu. 

Rozwiązanie: 

Logarytmujemy obustronnie równanie  w celu otrzymania funkcji liniowej: 

 

 

Porównując to ze standardową funkcją liniową regresji  

 widzimy, że w miejsce  musimy wprowadzić 

, a 

wprowadzamy normalnie: 

10 

15 

20 

25 

30 

ln(14,1)  ln(13,8)  ln(12,7)  ln(12,3)  ln(11,5)  ln(11,0) 

Otrzymamy wówczas A=2,71 Oraz B=-0,01. Ponieważ 

, zatem a=15,02, natomiast B=b, więc b=-0,01. 

Szukana funkcja ma postać:

y = 15,0155*exp(-0,0104*x)

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

x

10,5

11,0

11,5

12,0

12,5

13,0

13,5

14,0

14,5

y

 

lny = 2,7091-0,0104*x

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

x

2,38

2,40

2,42

2,44

2,46

2,48

2,50

2,52

2,54

2,56

2,58

2,60

2,62

2,64

2,66

ln

y

 

Wykres funkcji wykładniczej y=f(x) 

Wykres funkcji liniowej ln y=f (x)