心理學(xué)研究方法-多元回歸分析(文件)
【正文】 是線性趨勢(shì)。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(dú)立： 用 durbinwatson進(jìn)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(lái)越大。 ? 殘差 pp圖：累積殘差觀測(cè)分布為 x軸，期望分布為 Y軸。需要判斷是否數(shù)據(jù)出錯(cuò)，出錯(cuò)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(guān)系越密切。 ? 偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) ? 判斷指定的某個(gè)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(diǎn)圖，對(duì)強(qiáng)影響點(diǎn)進(jìn)行判斷和對(duì)多重共線性進(jìn)行判斷（自變量之間不能有強(qiáng)相關(guān)。 回歸分析的步驟 ? 殘差是否正態(tài) ：畫(huà)圖來(lái)評(píng)價(jià) ? 殘差直方圖：標(biāo)準(zhǔn)化殘差為 x軸，標(biāo)準(zhǔn)化殘差頻數(shù)為 Y軸。若散點(diǎn)隨機(jī)分布，且絕大部分在 2倍標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)，則最好，表明沒(méi)有相關(guān)。如果相鄰兩點(diǎn)的殘差為正相關(guān)， d2。 ? 進(jìn)行直線回歸，選入變量進(jìn)入計(jì)算。 多元回歸方程 回歸系數(shù)計(jì)算 ? 標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù) (假如有兩個(gè)自變量 ) ? B1=(r1yr2y*r12)/(1r212) ? B2=(r2yr1y*r12)/(1r212) ? 非標(biāo)準(zhǔn)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(jīng)驗(yàn)，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(dāng)其他變量不變時(shí)， xi每改變一個(gè)單位，所預(yù)測(cè)的 y的平均變化量。用該方
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