多元回歸模型與建模-文庫吧在線文庫
【正文】 T=. 運(yùn)送貨物次數(shù) (1)巴特勒運(yùn)輸公司例題的修改(2) (3)43StatMBA05D1使用計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)生回歸模型；通過檢驗(yàn)判斷你的模型； ? 回歸分析建模應(yīng)用中可以看到殘差分析的應(yīng)用3/11/2023 17Appliedfor你能夠建立起一個(gè)預(yù)測方程嗎？3/11/2023 19Applied機(jī)械 2 但是似乎可以看出有兩條接近平行的直線擬合這些散點(diǎn)。for公司管理人員想要對公司銷售人員的工作年限和天平的銷售數(shù)量之間的關(guān)系進(jìn)行研究。Stat=()方程的顯著性也很高。 MBA05D1Reynolds公司案例殘差圖3/11/2023 29AppliedR2= Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat pvalueIntercept 雇用月數(shù) 月數(shù)平方 +(Months)(Months)2Stat有負(fù)線性相關(guān)趨勢3/11/2023 32AppliedStatMBA05D1四 .變量選取方法逐步回歸建立在向前選擇和向后消元的基礎(chǔ)之上。的模型再增加自變量 xk+1F應(yīng)該增加 (或不應(yīng)刪除 )。? 2） 選擇與被解釋變量相關(guān)系數(shù)最高的變量做一元回歸；如果該變量 p值不顯著，則回歸失敗結(jié)束；否則一元回歸方程成立，進(jìn)入 3)。Stat? 2）前三步只引進(jìn)變量，不剔除變量。≤?出 forStatα出 =,則第二步就結(jié)束 ,一般設(shè) α較大 ,多得到幾步 ,再根據(jù)系數(shù) p值決定到哪步結(jié)束。3/11/2023 49Applied）無論如何再回到逐步回歸第 5步都是有益的！ 3/11/2023 51AppliedMBA05D1作 業(yè) 6Due Date: May 28, 2023.教材 704頁： 47題forPM? 1以我獨(dú)沈久，愧君相見頻。2023? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。下午 三月 2116:17March下午 4:17PM? 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。2023? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。下午 三月 2116:17March下午 4:17PM? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。11,下午 三月 2116:17March下午 4:1716:17:2916:17:291120234:17:2911,11,16:17:2916:17:2911下午 16:17:29三月 21? 1楚塞三湘接，荊門九派通。11,11,16:17:2916:17:2911下午 16:17:29三月 21? 1比不了得就不比，得不到的就不要。11,11,教材 704頁：案例研究 2。此時(shí)，你要注意很多問題！把具體的問題化成模型中的假設(shè)？嘗試著去找到檢驗(yàn)的方法。Stat并不能保證得到最佳的模型。對于一組已知變量 ,MBA05D1 逐步回歸方法是通過每次增加或者刪除自變MBA05D1逐步回歸的應(yīng)用 — 第二步3/11/2023 46Appliedfor3/11/2023 42Applied46）步。如果不存在這種變量 ,只能得出一元回歸方程 ,回歸結(jié)束；否則二元回歸成立 ,進(jìn)入 3/11/2023 40Applied()? F 檢驗(yàn)中的分子分母分別為? 括號內(nèi)為變量系數(shù)的 p值for則應(yīng)該增加 (或不刪除 )xk+1,否則不應(yīng)增加 (或刪除 )xk+1。StatforE(lnY)StatStatfor回歸方程為 StatforMBA05D1Reynolds公司天平銷售量與人員雇用月數(shù) StatMBA05D1(2)建立維修時(shí)間 上次維修間隔 ,故障性質(zhì)的回歸方程? 第一個(gè)回歸方程? 第二個(gè)回歸方程? 解釋你得到的回歸方程！討論 x2的作用。13/11/2023 20Applied電子 0 電子 1為了估計(jì)服務(wù)時(shí)間和成本，公司希望能夠?qū)︻櫩偷拿恳淮尉S修請求預(yù)測必要的維修時(shí)間。variable)方差分析中定性變量的解決方案：引入因子，處理。Stat經(jīng)驗(yàn)表明：解釋變量數(shù)據(jù)彼此的相關(guān)系數(shù)絕對值大于 ,回歸結(jié)果就不可信 ,處理辦法就是剔除 p值高的變量 .對 2個(gè)以上解釋變量 ,自變 量的相關(guān)矩陣和方差膨脹因子 (Variance Inflation Factors,x1, x2的相關(guān)系數(shù)由 ,發(fā)生了共線性 .自變量發(fā)生多重共線性 ,會出現(xiàn)一些 (甚至全部 )變量通不過檢驗(yàn) ,
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