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教えてください!
このような問題を解くのに悩んでいます。 Using SAS, estimate the α and β. A nonlinear regression equation between light transmission ratio (Y) and leaf area index (X) based on nonlinear Y = αe*βX. Observation no. Light transmission ratio (Y) Leaf area index (X) 1 75.0 0.50 2 72.0 0.60 3 42.0 1.80 4 29.0 2.50 5 27.0 2.80 6 10.0 5.45 7 9.0 5.60 8 5.0 7.20 9 2.0 8.75 10 2.0 9.60 11 1.0 10.40 12 0.9 12.00 Mean 22.9 5.60 Y=86.31e*-0.40342x R2=99** 私が考えたのが以下のことなのですが。よくわかりません。 Y = αe^(βx) でnonlinerをlinerにtransformationすると LnY=Ln^(α)+βxとなりこれを Y1=α1+βx (Y1=LnY、α1=Lnα) ・・・・ data homework1 input Y X; Y1=log(Y) cards; 1 75.0 0.50 2 72.0 0.60 3 42.0 1.80 4 29.0 2.50 5 27.0 2.80 6 10.0 5.45 7 9.0 5.60 8 5.0 7.20 9 2.0 8.75 10 2.0 9.60 11 1.0 10.40 12 0.9 12.00 ; proc reg; model Y1=X; run; 英語の授業ですし・・・。統計も初めてですし。よくわからず困っています。初心者の私にもわかりやすく教えてくれないでしょうか? ちなみにSASの入力の仕方は以上のようで合っているのでしょうか? アドバイスいただけたらと思います。お願いいたします。
- momotaroko
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- tokyobayfighter
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SASは統計パッケージの名前です
- oshiete_goo
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>Y = αe^(βx) でnonlinerをlinerにtransformationすると >LnY=Ln^(α)+βxとなりこれを >Y1=α1+βx >(Y1=LnY、α1=Lnα) 数学的内容は全く正しいです. Y = αe^(βx)の形のfittingをするのに, 片対数目盛で見て, XとLn(Y)について直線で回帰計算しようというのですね. しかし, 残念ながら"SAS"なるものは全く分かりませんので, どうしても必要なら経験者のアドバイスを待った方が良いかも知れません. もし, 直線による回帰計算なら入力方法がわかるのなら,電卓でLn(Y)を計算しておいてXとLn(Y)を入力して検算してみることも考えられますが...やや面倒ですかね.これを機に操作方法をマスターされては?
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