PIVのプロフィール

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。

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。