一元线性回归计算流程和程序设计

这里仅涉及一元线性回归方程系数的计算。有了回归方程系数，回归预报模型很容易建立。

2.1.4.1　计算流程图

一元线性回归计算流程如图2.2 所示。t 检验的计算流程没有列出，只附程序代码。

图2.2　一元线性回归计算流程图

2.1.4.2　程序代码

包括一元线性回归子程序和t 检验子程序。

（1）一元线性回归子程序。一元线性回归的程序非常简单，输入原始系列X（n），Y（n）、系列长度N，就能计算出回归系数b0，b1，同时输出统计值Sxy、Sxx、Sxy。其Visual Basic程序代码如下：

（2）t 检验子程序。回归模型建立后应当对线性假设的显著性进行检验，程序输入样本容量n、信度r0以及统计值Sxy、Sxx、Sxy，程序需要调用查t 分布表子程序ShiSuanT。

其代码如下：

t 检验子程序需要调用查t 分布表子程序ShiSuanT，子程序ShiSuanT 需要调用GAMMLN、BETACF和BETAI 三个过程。程序输入t 分布表中的自由度n0、信度值r0，输出为t 分布表中的双侧Tα/2值t，其程序代码如下：

函数过程GAMMLN是计算Г函数的对数lnГ（XX），由Lanczos逼近公式计算，输入大于1 的实自变量XX，其程序代码如下：

函数过程BETACF用于计算不完全贝塔函数中的连分式，应用连分式计算不完全贝塔函数值。其代码如下：

函数过程BETAI通过调用GAMMLN 和BETACF来计算不完全贝塔函数值，其程序代码如下：(www.xing528.com)

模型回归效果指标参数总离差平方和、残差平方和、回归离差平方和、可决系数、剩余标准差等根据以上介绍的公式很容易编程，具体程序代码这里就不列出了。