多元線性回歸實例分析(存儲版)
【正文】 ，如下圖所示：2：無偏性假設，即指：期望值為03：同共方差性假設，即指，所有的 毫無疑問，多元線性回歸方程應該為：上圖中的 x1, 多元線性回歸，主要是研究一個因變量與多個自變量之間的相關關系，跟一元回歸原理差不多，區(qū)別在于影響因素（自變量）更多些而已，例如：一元線性回歸方程 為：通過分析汽車特征跟汽車銷售量的關系，建立擬合多元線性回歸模型。 通過容許度可以計算共線性的存在與否？ 容許度TOL=1RI平方 或方差膨脹因子（VIF): ZRESID(標準化殘差） SRSID(學生化殘差）（殘差統(tǒng)計量的表中數(shù)值怎么來的，這個計算過程，我就不寫了） ADJPRED(修正后預測值）這時候，用最小二乘法估計的模型參數(shù)就會不穩(wěn)定，回歸系數(shù)的估計值很容易引起誤導或者導致錯誤的結論。SPSS回歸多元線性回歸模型案例解析！(一）提示：共線性檢驗，如果有兩個或兩個以上的自變量之間存在線性相關關系，就會產(chǎn)生多重共線性現(xiàn)象。 上圖中：DEPENDENT( 因變量）前面的結論進一步得到了論證。從“系數(shù)a” 表中可以看出：1：多元線性回歸方程應該為：銷售量=*價格+*軸距但是，由于常數(shù)項的sig為（) 所以常數(shù)項不具備顯著性，所以，我們再看后面的“標準系數(shù)”，在標準系數(shù)一列中，可以看到“常數(shù)項”沒有數(shù)值，已經(jīng)被剔除所以：標準化的回歸方程為：銷售量=*價格+*軸距2：再看最后一列“共線性統(tǒng)計量”，其中“價格”和“軸距”兩個容差和“vif都一樣，且都小于5，所以兩個自變量之間
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