質問: 重回帰分析? 二つの変数があり、各々従属変数に対して単回帰分析を行うと決定係数が0.5と0.4ぐらいの感じになります。この二つの変数をくっつけてもう少し精度を上げたいのですが、一方は線形なんですが、もう片方が非線形(指数関数)なのです。 たしか、重回帰分析は線形どうしでしかくっつけることができなかったような気がするのですが、どのようにしたらできるでしょうか? 混合モデルとかを使ったらよいのでしょうか??? 理論的に考えると y=ax1 + bexp(cx2) かy=ax1 + bx1exp(cx2)と思うのです yが従属変数x1,x2が変数、a,b,cがそれぞれ係数です。 使用できるソフトはspss,sas,mintab,s-plus,r,excelです。rでのが使い慣れているのでrでできるとよいのですが、できるならどのソフトでもかまいません。
回答: 質問の式についてですが, y,x1,x2は手元にある実測値 a,b,cを求める問題と解釈してもよろしいでしょうか? まず, b*exp(c*x2) についてですが b*exp(c*x2)=b*exp(c)*exp(x2) ですから 定数cをおく必要はありませんね. b*exp(x2)と考えます. 非線形~についてですが,変数x3を導入して x3=x1*exp(x2) とすれば 上の式は y=a*x1+b*x3 で線形の式になり普通に重回帰分析できると思います.