《art多元回歸》ppt課件(文件)
【正文】 ( 17 7 ) ( 1 ) ( 8 .8 0 ) ( 2) ( 13 .97 ) ( 9 .7 4 ) ( 00 ) ( 00 ) ( 0 .0 0 0 ) 90 6i i iYsetpR? ? ??????＋ 11 58 5F ??回歸結(jié)果的解釋（ 注意“保持其它變量不變” ） 167。 ? F檢驗既是所估回歸的總顯著性的一個度 量，也是 R2的一個顯著性檢驗 。 因此，在比較有同一應(yīng)變量 Y，但是解釋變 量個數(shù)不同的兩個回歸時，選擇最高 R2值的模 型必須當心！ 不一定 R2越大越好，可能大的 R2是由較多 的解釋變量帶來的 引入一個校正的 R2 ? 這樣定義的 R2稱 校正 R2 （ Adjusted R2 ），記為 。 （實際應(yīng)用中，若校正 R2為負，則取 0） III. Y相同， X個數(shù)不同的模型，校正 R2 可比 22RR?knnRR???11122＝－校正 R2 是 R2 的增函數(shù) 如何在兩個 R2之間做選擇？ ? 一般的統(tǒng)計軟件兩者同時報告 ? “ R2對回歸擬合的描述 ，特別是當解釋變 量個數(shù) k1相對于觀測次數(shù) n來說并不算少時， 明顯地 偏向樂觀 ，因此，用校正 R2而不用 R2 是一種好的實踐。 2? 1 9 1 .6 6 6 2 + 1 0 .4 8 5 6 X . . ( 2 6 4 .4 3 9 3 ) ( 1 .7 9 3 7 ) ( 0 .7 2 4 8 ) ( 5 .8 4 5 7 ) iiYset????23? 1 3 6 6 .0 5 1 2 .7 4 X 8 5 .7 6 X . . ( 1 7 5 .2 7 ) ( 0 .9 1 ) ( 8 . 8 0 ) ( 7 .6 2 ) ( 1 3 .9 7 ) ( 9 . 7 4 )i i iYset? ? ????＋167。 因此 建議都看 。 2RknnR－(＝R??? 1)11 22校正 R2考慮到了模型中 X 的個數(shù)（ k1） 165頁 （ 854） I. 對于 k1, 。 161頁 （ 8－ 50） 接上例（古董鐘價格） Y：拍賣價格； X2：鐘表年代； X3 ：競標人數(shù) 22/( 1 ) 0 . 8 9 /( 3 1 ) 118( 1 ) /( ) ( 1 0 . 8 9 ) /( 3 2 3 )RkFR n k??? ? ?? ? ? ?167。 檢驗單個偏回歸系數(shù)的顯著性： t 檢
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