spss數據分析教程-8-線性回歸分析-wenkub
2023-05-21 19:27:01 本頁面
【正文】 準誤差值； SPSS 還可以給出預測值和各種預測誤差 y i = ^175。0。 175。 ? 把得到的解記為 ,則回歸方程為 S ( 175。1，它們使得回歸方程對應的響應變量的誤差達到最小，該方法即為最小二乘法。2，和進行點估計，得到經驗回歸方程 (2) 檢驗模型的擬合程度，驗證 Y與 X之間的線性相關的確存在，而不是由于抽樣的隨機性導致的。2)，且假設與 X無關。 ? 其中變量 X為預測變量，它是可以觀測和控制的； Y為因變量或響應變量，它為隨機變量； 178。在應用回歸分析之前，散點圖分析是常用的探索變量之間相關性的方法。)所示的關系，但是不能表示為 (y)所示的線性方程的形式，我們稱該回歸關系為非線性回歸。1 X1+175。) ? Y被稱作因變量，或者響應變量；而 X1,X2,? ,Xp稱作自變量、控制變量、解釋變量或者預測變量；而f(.)則稱為回歸函數， 178。 ? 例如，房屋的價格和房屋的面積，地理位置，房齡和房間的個數都有關系。又比如，香煙的銷量和許多地理和社會經濟因素有關，像消費者的年齡，教育，收入，香煙的價格等。為隨機誤差或隨機干擾，它是一個分布與自變量無關的隨機變量，我們常假定它是均值為 0的正態(tài)變量。2 X2 + ? +175。 回歸術語 ? 對于有一個響應變量的線性回歸，當 p=1時，我們稱為簡單線性回歸 (Simple Linear Regression，或稱為一元線性回歸 )，當 p2 時我們稱為多元線性回歸 (Multiple Linear Regression)。 應用回歸分析的步驟 ? 步驟 1：寫出研究的問題和分析目標 ? 步驟 2：選擇潛在相關的變量 ? 步驟 3：收集數據 ? 步驟 4：選擇合適的擬合模型 ? 步驟 5：模型求解 ? 步驟 6：模型驗證和評價 ? 步驟 7：應用模型解決研究問題 簡單線性回歸 ? 簡單線性回歸的形式為： ? Y = 175。為隨機誤差。 回歸模型的主要問題 ? 進行一元線性回歸主要討論如下問題： (1) 利用樣本數據對參數 175。 (3) 利用求得的經驗回歸方程，通過 X對 Y進行預測或控制。 也就是求解 175。 0 。 0 161。 ^175。0 + ^175。0 = 0
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