1. spss非线性回归分析步骤
概述
按照自变量和因变量之间的关系类型，回归分析可分为线性回归分析和非线性回归分析。非线性回归的回归参数不是线性的，也不能通过转换的方法将其变为线性。
原理
非线性回归是用来建立因变量与一系列自变量之间的非线性关系，与估计线性模型的线性回归不同，通过使用迭代估计算法，非线性回归可估计自变量和因变量之间具有任意关系的模型。
对于看起来是非线性的模型，但是可以通过变量转换化成线性的模型，称之为本质线性模型。
操作方法
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本节内容主要介绍如何确定并建立线性回归方程。包括只有一个自变量的一元线性回归和和含有多个自变量的多元线性回归。为了确保所建立的回归方程符合线性标准，在进行回归分析之前，我们往往需要对因变量与自变量进行线性检验。也就是类似于相关分析一章中讲过的借助于散点图对变量间的关系进行粗略的线性检验，这里不再重复。另外，通过散点图还可以发现数据中的奇异值，对散点图中表示的可能的奇异值需要认真检查这一数据的合理性。
一、一元线性回归分析
用SPSS进行回归分析，实例操作如下：
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单击主菜单Analyze / Regression / Linear…，进入设置对话框如图7-9所示。从左边变量表列中把因变量y选入到因变量（Dependent）框中，把自变量x选入到自变量（Independent）框中。在方法即Method一项上请注意保持系统默认的选项Enter，选择该项表示要求系统在建立回归方程时把所选中的全部自变量都保留在方程中。所以该方法可命名为强制进入法（在多元回归分析中再具体介绍这一选项的应用）。具体如下图所示：
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请单击Statistics…按钮，可以选择需要输出的一些统计量。如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates，可以输出回归系数及相关统计量，包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、T值及显着性水平等。Model fit项可输出相关系数R，测定系数R2，调整系数、估计标准误及方差分析表。上述两项为默认选项，请注意保持选中。设置如图7-10所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。
回归方程建立后，除了需要对方程的显着性进行检验外，还需要检验所建立的方程是否违反回归分析的假定，为此需进行多项残差分析。由于此部分内容较复杂而且理论性较强，所以不在此详细介绍，读者如有兴趣，可参阅有关资料。
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用户在进行回归分析时，还可以选择是否输出方程常数。单击Options…按钮，打开它的对话框，可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。选中该项可输出对常数的检验。在Options对话框中，还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则，这里我们采用系统的默认设置，如图7-11所示。设置完成后点击Continue返回主对话框。
2. 试概述非线性系统在工程上常用的三种分析方法
非线性系统的分析与设计方法
（1）相平面法
相平面法是推广应用时域分析法的一种图解分析方法。该方法通过在相平面上绘制相轨迹曲线，确定非线性微分方程在不同初始条件下解的运动形式。相平面法仅适用于一阶和二阶系统。
（2）描述函数法
描述函数法是基于频域分析法和非线性特性谐波线性化的一种图解分析方法。
描述函数法对于满足结构要求的一类非线性系统，通过谐波线性化，将非线性特性近似表示为复变增益环节，然后推广应用频率法，分析非线性系统的稳定性或自激振荡。
（3）逆系统法
逆系统法是运用内环非线性反馈控制，构成伪线性系统，并以此为基础，设计外环控制网络。该方法应用数学工具直接研究非线性控制问题，不必求解非线性系统的运动方程，是非线性系统控制研究的发展方向。
3. 非线性数据分析方法怎么改变名称
在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：
步骤：
建立预测模型：这里模型为：本
例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测
因变量幼虫密度，这里建立模型Y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中Y
表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨
日，b4为雨日的影响系数。
打开SPSS并打开数据：方法如下：
SPSS分析数据：方法如下图：
设置回归分析各项参数：如下图：
点击“统计量（S）",设置方法如下： 点击“绘制（T）”,设置方法如下图： 点击“保存（S）”,设置方法如下： 点击“选项（O）”，设置方法如下：
设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！
分析结果解读：如下图：
统计的基本信息：
模型拟合度分析：
显着性分析：
模型系数分析：
应用回归分析结果：Y=-3.928+X1*0.013+X2*0.019+X3*0.183+X4*2.478
参考网络经验
4. 分析线性电路与非线性电路的方法
这三种方法都是基于KCL、KVL及VAR，适用于集总参数电路，无线性非线性无关，都适用！
5. 非线性分析主要研究什么
从数学的角度展现处理非线性问题的基本理论、方法、技巧和结果，其目的是为数学专业及相关专业的研究生提供的一种理论，方便他们建模，内容包括拓扑度理论及其应用、凸分析与最优化、单调算子理论、变分与临界点理论、分支理论。
6. 什么是线性分析和非线性分析
线性分析，指量与量之间按比例、成直线的关系，在空间和时间上代表规则和光滑的运动；非线性non-linear则指不按比例、不成直线的关系，代表不规则的运动和突变。从根本上来讲就是指变量X增加△X，则变量Y增加 k△X，即增量之间成固定的比例关系。
实际工程中有一些结构体系并不满足线弹性体系的基本假设，这样的结构体系称为非线性体系，此时体系的受力分析称为非线性分析。非线性（non-linear），即 变量之间的数学关系，不是直线而是曲线、曲面、或不确定的属性，叫非线性。非线性是自然界复杂性的典型性质之一；与线性相比，非线性更接近客观事物性质本身，是量化研究认识复杂知识的重要方法之一；凡是能用非线性描述的关系，通称非线性关系。
7. 怎么把非线性回归分析转换为线性回归分析
非线性回归的分析比线性回归要复杂得多。其中对于一些数据，可以转化为线性回归进行处理。
首先要对数据进行分析，根据数据在平面坐标中的点的分布，按照数学知识，估计出数据的大致趋势，常见的有对数型、指数型等等。
以指数型为例，如果数据符合y=Ae^x的形式，那么可以对数据两边取对数，得到：
lny=lnA+x的形式，把试验数据中的因变量取对数后，原来的数据就成为线性数据了，可以用线性回归的方法进行分析，求出回归方程，进行方差分析了。
现在计算机进行数据分析非常方便，可以不需要进行数据转化，直接进行非线性回归分析，这样的结果更准确，还可以进行多因素，多次的回归分析，这些都有成熟的软件可以使用，但非线性回归转化为线性回归的数学思想在分析中还是很有用的，还需要学习的。
一般方法A直接处理法、B对数变换法、C广义最小二乘法
8. 高频非线性电路几种常见的分析方法中，普遍适用的什么法
方程分析法
9. 什么是非线性分析
根据形成原因的不同，分为3大类： 材料非线性，几何非线性，状态非线性。
由于材料本身非线性的应力－应变关系导致的结构响应非线性叫材料非线性。除了材料本身固有的应力－应变关系外，加载过程的不同，结构所处环境的变化（如温度的变化）均可导致材料的应力－应变－的非线性
结构经受大变形，结构几何形状的变化引起的结构响应的非线性成为几何非线性
由于结构所处状态的不同引起的响应的非线性叫状态非线性，状态非线性的刚度隧状态的变化而变化，接触问题是最典型的状态非线性问题。
下面重点介绍前面两种，对兄弟会有所帮组
结构非线性中，最典型的分析是材料非线性，包括弹塑性分析，蠕变分析，超弹性分析，弹塑性分析，就是人们常说的一般指的材料非线性分析，这是重点问题。
我以金属为例，当应力低于比例极限，应力应变是线性的，当应力低于屈服强度，材料表现为弹性行为，就是说卸载后应变消失。应力超过屈服强度，应力－应变曲线表现为非线性，这个时候产生塑性行为，也就是卸载后，变形不能完全恢复，残留的部分变形就是塑性变形了。
对于超出屈服强度的部分，因为是塑性变形，所以要用塑性力学来求解，此时的分析手段，是屈服准则和强化准则，我们对屈服准则要重点掌握。
我再说什么是屈服准则，当物体内一点出现塑性变形是，其所受应力必须满足的条件叫屈服准则，结构处于一般应力状态是，是否到达屈服强度是需要通过屈服准则来检验的。也就是说，给结构加载，怎么判断是否屈服了？就用理论上的一些判定原则，如果这些原则满足（充分条件满足），那么，结构就达到了屈服强度。例如，单向受拉，用轴向应力与材料屈服应力决定是否有塑性。
屈服准则的值，叫等效应力，也可以说，等效应力随着加载而增大到超过屈服应力是，就发生塑性变形。通用的屈服准则是Von Mises准则。这种准则除了土壤和脆性材料不能用，其他都可以用，特别针对金属效果良好。脆性材料使用的准则是莫尔－库伦准则。
讲了这么多的屈服准则，那么和屈服准则同样重要的强化准则，分为等向强化和隧动强化。强化准则是塑性力学的重要组成部分哟。强化准则描述的是，初始的屈服准则随塑性应变增加的发展规律。（我们这样理解，屈服准则看成是满足一个方程的变量，因变量是各种变化的因素，作为屈服准则的值的变量就跟着变化，而我们称这个变量叫“屈服准则”）。
随动强化假定屈服面的大小保持不变，而仅仅宰屈服的方向上移动，某方向的屈服应力升高，相反方向的屈服应力降低。
等向强化是屈服面以材料中所作塑性功的大小为基础宰尺寸上扩张。对于Von Mises屈服准则来说，屈服面宰所有方向上均匀扩张。
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对于几何非线性来说，屈曲分析，是几何非线性的重要例子。可以这么想，之所以叫几何非线性，我们想想一个直杆弯曲成Ｕ型,你说这个变形是不是很大,是不是几何形状都发生了分本的改变.这时,是应变-饶度非线性,而不是应变-应力非线性了.注意哟,虽然二者宰 force-deflection的图上都表现出非直线的关系,但是本质是不同的stress-strain-deflection 注意strain是和stress的非线性,还是和deflection的非线性.
屈曲分析大量存在于钢结构中,大跨度结构中,高层结构中只要是钢结构的屈曲分析十分重要,因为她太柔了!你想象一根头发,喷点定型水,她可以保持数值挺立,但是你大吹一口气,他是会弯的哟,如果这等效的气流产生的力作用在头发的横截面上,是不能拉断头发的.这个就是屈曲分析的稳定的含义和承载力的区别(弹性和塑性可以堪称承载力).
我们说屈曲分析是研究结构或构建的平衡状态是否稳定的问题.处于平衡位置的结构或构建在任意微小的外界扰动下,将偏离平衡位置,当扰动出去后,又恢复到平衡位置,这说明处置的平衡位置是稳定的,比若说小时候玩的不倒嗡,他最后还是会树立起来,可以相似的这么理解.如果不能回到初始的平衡位置,则说他是不稳定的,从初始平衡位置转变到另一个平衡位置,成为屈曲或者失稳.你可以这么想象,和人一样高的两个木桩放在水平地上,一个想手指头一样细,一个想沙发一样大的横截面,你说我对他们各踢一脚,谁会倒下去?但注意,这个时候他们都是完好的,我踢一脚,不能让他们损坏,但是可以让他失稳---倒下去.
规范中的计算长度,也就是这个意思,当然还包含其他的一些意图,但本质就是考虑失稳的问题.
在我们实际的工程中,分枝点失稳(想象成一个小时候玩的弹弓那种图象的样子),和极值点失稳(想象y=Sinx在0-180度的样子).我们用屈曲分析要作的,就是在x坐标为deflection,y坐标为froce的坐标中,对应着弹弓丫分叉点,sinX|90度,时的force和deflection是多少,这就是我们对于几何非线性要作的工作.
我们一般用非线性屈曲分析,和线性屈曲分析来进行判断求丫的分叉点,和类似正弦图象的最高点的值.
非线性屈曲分析是进行倒结构的限制荷载或最大荷载结束.分析中包含了塑性非线性的问题.非线性屈曲分析考虑了结构的初始缺陷问题,结构比特征值的屈曲分析精确,是可以用在实际工程中的.
而特征值屈曲分析,是基于理想弹性结构的理论屈曲分析.用来估计理想弹性结构的理论屈曲强度.所得到的屈曲荷载比实际结构的承受能力荷载要大,是个非保守的值,不能用于实际工程.但是考虑倒特征值屈曲荷载是预期线性屈曲荷载的上限,特征值矢量屈曲形状可以作为非线性屈曲分析时施加初始缺陷或扰动的依据.
我们这么想象:如果发生了特征值屈曲,那么发生屈曲的这个荷载完全可以让结构发生非线性屈曲.那么我们就把线性屈曲分析失稳时的deflection缩小(乘以一个小于1的数),所为进行非线性屈曲分析时对结构初始缺陷的考虑.需要介绍的时,这个方法,是进行二阶计算的一个简化方法.另外一个二阶计算方法考虑的模型是刚塑性分析(把节点考虑为发生塑性变化,成为塑性铰,而结点以外梁柱其他地方仍然认为是刚性).
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写了这些,介绍了材料非线性屈服准则强化准则等向强化准则
随动强化准则几何非线性屈曲分析分枝点失稳极值点失稳分析手段非线性屈曲分析
线性屈曲分析顺便介绍了二阶效应考虑的两种方法刚塑性法初始缺陷模拟(非官方术语)最后的状态非线性,就不介绍了,手酸了,接触问题,不是我们遇到最多的,从概率来书,掌握前面我讲的,已经够了.特别说明,前面的内容,对强化准则和屈服准则,涉及塑性力学,请查阅相关文献.
10. 什么是非线性回归模型分析
非线性回归预测法/非线性回归分析（Nonlinear Regression Analysis） 非线性回归分析是线性回归分析的扩展， 也是传统计量经济学的结构模型法分析。 在社会现实经济生活中，很多现象之间的关系并不是线性关系， 对这种类型现象的分析预测一般要应用非线性回归预测， 通过变量代换，可以将很多的非线性回归转化为线性回归。因而， 可以用线性回归方法解决非线性回归预测问题。
记得采纳啊