回歸與相關(guān)spssppt課件(已修改)
2025-05-18 22:03 本頁面
【正文】 回歸分析 介紹： 回歸分析的概念和模型 回歸分析的過程 回歸分析的概念 尋求有關(guān)聯(lián)（相關(guān)）的變量之間的關(guān)系 主要內(nèi)容： ? 從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定這些變量間的定量關(guān)系式 ? 對這些關(guān)系式的可信度進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗 ? 從影響某一變量的諸多變量中，判斷哪些變量的影響顯著，哪些不顯著 ? 利用求得的關(guān)系式進(jìn)行預(yù)測和控制 3 回歸分析 直線回歸 回歸分析的 過程 在回歸過程中包括： ? Liner：線性回歸 ? Curve Estimation：曲線估計 ? Binary Logistic： 二分變量邏輯回歸 ? Multinomial Logistic：多分變量邏輯回歸 ? Ordinal 序回歸 ? Probit：概率單位回歸 ? Nonlinear：非線性回歸 ? Weight Estimation：加權(quán)估計 ? 2Stage Least squares：二段最小平方法 ? Optimal Scaling 最優(yōu)編碼回歸 線性回歸 (Liner) 一元線性回歸方程 : y=a+bx ? a稱為截距 ? b為回歸直線的斜率 ? 估計系數(shù) a， b的方法：最小二乘法 ? 檢驗?zāi)Ｐ偷姆椒ǎ? 用 R2判定系數(shù) 判定一個線性回歸直線的擬合程度：用來說明用自變量解釋因變量變異的程度（所占比例） 檢驗系數(shù) b是否顯著的不為零，即檢驗 x與 y的線性關(guān)系是否存在。 6 檢驗問題等 對于回歸系數(shù) b=0的檢驗： t檢驗 對于擬合的 F檢驗 注：一元回歸中 t檢驗和 F檢驗等價 R2(決定系數(shù) )及修正的 R2： 判定一個線性回歸直線的擬合程度 （ 用來說明用自變量解釋因變量變異的程度 ） 7 一元線性回歸模型的確定 :一般先做散點圖 (Graphs ScatterSimple),以便進(jìn)行簡單地觀測（如： x與 y的關(guān)系 ) 若散點圖的趨勢大概呈線性關(guān)系，可以建立線性方程，若不呈線性分布，可建立其它方程模型，并比較 R2 (1)來確定一種最佳方程式（曲線估計） 8 對兩個變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸 ， 就是要找到一條直線來最好地代表散點圖中的那些點 。 40 50 60 70 80 90 10040506070
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