心理學研究方法-多元回歸分析(文件)
【正文】 是線性趨勢。決定最優(yōu)方程 回歸分析的步驟 ? 殘差分析，分析兩方面 ： ?殘差是否獨立： 用 durbinwatson進行分析（取值 0d4）。 ?殘差是否正態(tài)： 采用殘差圖顯示（ 勾選 Histogram和 Normal probability plot就行）。中間圖隨著 x值，殘差越來越大。 ? 殘差 pp圖：累積殘差觀測分布為 x軸，期望分布為 Y軸。需要判斷是否數(shù)據(jù)出錯，出錯則刪掉。 ? 根據(jù)回歸系數(shù)顯著、偏回歸系數(shù)顯著、校正的決定系數(shù)判斷最優(yōu)方程。 ? 容忍度（ tolerance）： 最大 值為 1。 ? 處理辦法 ? 增加樣本量 ? 主成分分析 謝謝！ 。 ? 特征值（ eigenvalue） ： 表示該因子所解釋變量的方差 。 ? R值越接近于 1，表明 y與 所有 x之間的線性關系越密切。 ? 偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗 ? 判斷指定的某個自變量的回歸系數(shù)是否顯著。 回歸分析的步驟 ? 根據(jù)散點圖，對強影響點進行判斷和對多重共線性進行判斷（自變量之間不能有強相關。 回歸分析的步驟 ? 殘差是否正態(tài) ：畫圖來評價 ? 殘差直方圖：標準化殘差為 x軸，標準化殘差頻數(shù)為 Y軸。若散點隨機分布，且絕大部分在 2倍標準差以內，則最好，表明沒有相關。如果相鄰兩點的殘差為正相關， d2。 ? 進行直線回歸，選入變量進入計算。 多元回歸方程 回歸系數(shù)計算 ? 標準化偏回歸系數(shù) (假如有兩個自變量 ) ? B1=(r1yr2y*r12)/(1r212) ? B2=(r2yr1y*r12)/(1r212) ? 非標準化偏回歸系數(shù) ? b1=B1*（ sy/sx1） 多元回歸的樣本量要求 ? 多元回歸模型的樣本量要求 ? 根據(jù)經驗，希望樣本量在自變量數(shù)的 20倍以上 。 殘差齊性 多元回歸 偏回歸系數(shù)： 當其他變量不變時， xi每改變一個單位，所預測的 y的平均變化量。用該方
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