補(bǔ)充回歸分析ppt課件(完整版)
【正文】 檢驗(yàn) P297 34 回歸系數(shù)的 顯著性檢驗(yàn) 年齡變量的 p值大于 35 錯(cuò)判矩陣 越小越好 越接近 1,模型 擬合優(yōu)度越高 , 類似回歸中的 R 回歸方程的 顯著性檢驗(yàn) 36 HL檢驗(yàn)的含義 (P288), pa 時(shí)認(rèn)為模型擬合優(yōu)度高 ,此處 p,認(rèn)為擬合優(yōu)度較低 37 預(yù)測(cè)分類圖 預(yù)測(cè)與實(shí)際不符 38 其它回歸方法 ? 多元 Logit回歸 (因變量為多元變量 ) ? 有序回歸 (因變量為順序變量 ) ? Probit回歸 ? 加權(quán)回歸 ? 二階段最小二乘回歸 ? 最佳尺度回歸 39 ? 對(duì)于這些內(nèi)容的 SPSS應(yīng)用，可進(jìn)一步閱讀參考書，杜強(qiáng)、賈麗艷， 《 SPSS統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通 》 ，人民郵電出版社， 2022年 ? 該書中的第 8章，回歸分析。此時(shí)就需要用非線回歸方法來分析。 得到的序列圖表明自 80年代以來居民在外就餐費(fèi)用呈非線性增加 ， 90年代中期以來增長(zhǎng)速度明顯加快 ， 大致呈指數(shù)形式 ， 可利用曲線估計(jì)進(jìn)行分析 。 5) 選擇 Plot Models選項(xiàng)繪制回歸線；選擇 Display ANOVA table輸出各個(gè)模型的方差分析表和各回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果 。本質(zhì)非線性關(guān)系是指變量關(guān)系不僅形式上呈非線性關(guān)系，而且也無法變換為線性關(guān)系。 本節(jié)的曲線估計(jì)是解決本質(zhì)線性關(guān)系問題的。 至此 ， 完成了曲線估計(jì)的操作 ， SPSS將根據(jù)選擇的模型自動(dòng)進(jìn)行曲線估計(jì) ， 并將結(jié)果顯示到輸出窗口中 。 由于要進(jìn)行預(yù)測(cè) ， 因此在曲線估計(jì)主窗口中要單擊 Save按鈕 ， 出現(xiàn)如下窗口： 18 根據(jù)上一例題中的數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果 ,分別給出了四種模型的預(yù)測(cè)值 19 ? Save Variables框中： Predicted values表示保存預(yù)測(cè)值； Residual表示保存殘差； Prediction interval表示保存預(yù)測(cè)值默認(rèn) 95％ 置信區(qū)間的上下限值 。 問題描述 22 基本操作與應(yīng)用舉
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