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让我们看一个经济学的例子:假设你想购买一定数量 q 的特定产品。如果单价是 p,那么你会支付总金额 y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。
如下所示:
但购买和出售,我们可能要考虑一些其他相关信息,就像当:购买显著数量很可能是我们可以要求并获得折扣,或购买更多更重要的是我们可能会推高价格。
这可能导致像这样的情况,其中总成本不再是数量的线性函数:
通过多项式回归,我们可以将 n 阶模型拟合到数据上,并尝试对非线性关系进行建模。
如何拟合多项式回归
这是我们模拟观测数据的图。模拟的数据点是蓝色的点,而红色的线是信号(信号是一个技术术语,通常用于表示我们感兴趣检测的总体趋势)。
让我们用 R 来拟合。当拟合多项式时,您可以使用
lm(noisy.y〜poly(q,3))
通过使用该 confint() 函数,我们可以获得我们模型参数的置信区间。
模型参数的置信区间:
confint(model,level = 0.95)
拟合 vs 残差图
总的来说,这个模型似乎很适合,因为 R 的平方为 0.8。正如我们所预期的那样,一阶和三阶项的系数在统计上显着。
预测值和置信区间
将线添加到现有图中:
我们可以看到,我们的模型在拟合数据方面做得不错。
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