多元回歸模型與建模(完整版)
【正文】 但是方程總體檢驗卻能通過 .此時的解釋變量系數(shù)估計值很不可靠 .Stat290 9065(3) (4) (2) 運送貨物次數(shù) (修改數(shù) ) 行駛距離 MBA05D1 (Multicollinearity) Intercept 標準誤差 9 總計 殘差 MBA05D1 : t Test for Individual Significance? 檢驗假設(shè)? 檢驗統(tǒng)計量? 拒絕域MBA05D1 R2? 總變差的分解： SST=SSR+SSE；? 多元判定系數(shù)： R2=SSR/SST；? 多重相關(guān)系數(shù) r；? 調(diào)整（修正）的判定系數(shù) ：? 巴特勒公司二元線性回歸模型的判定系數(shù)3/11/2023 9AppliedMBA05D13/11/2023 7Appliedi， Var(ei)=??；E(ei)=0。i= 1,…,n的第 Stat可以看出方程整體檢驗和自變量檢驗的 P值為 ,一元回歸能夠顯著成立。Intercept50 運送貨物次數(shù) for3 90 Stat 偏小 ,MBA05D1 p元回歸模型的容量為 n的樣本注意： 第 MBA05D15. 多元回歸總體模型和古典假定? 總體模型表示式為? 古典假定??3/11/2023 6Applied回歸方程：3/11/2023 8Applied ?3/11/2023 10AppliedMBA05D1系數(shù)估計和檢驗3/11/2023 12Applied 4(3) (4) forStatMBA05D1Stat6電子 7 3/11/2023 21AppliedMBA05D1(3)更復雜的定性變量? 如果有 3種定性狀態(tài)，如何設(shè)虛擬變量 ?? 例 :復印機銷售地區(qū)是 A、 B、 C三個地區(qū) ,已知不同地區(qū)銷售量不但與價格有關(guān)而且與地區(qū)也有關(guān)系 ,利用回歸分析建立銷售量模型。他們隨機抽取了 15名銷售人員，得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)：3/11/2023 24Appliedfor+但是從散點圖看出似乎有非線性趨勢，而且判定系數(shù)也不算大。 StatforStat判定系數(shù)和變量系數(shù)都很顯著，方程應(yīng)該可以被接受。for標準殘差分布比較均勻，方程可以更好的被接受。逐步回歸的基本思想是 :備選的解釋變量依照對因變量的相關(guān)程度和在回歸方程中的地位 ,按照一定的規(guī)則逐步吸納和剔除 ,直到不能吸納和剔除為止。(或者從已含 ()可以看出 F統(tǒng)計量的 ? 3）在一元回歸基礎(chǔ)上利用 F檢驗篩選其余變量，選擇其中顯著性水平 (p值）小于 ?且 F值最大的一個變量做二元回歸 。for? 3）可以分別設(shè)定不同的 否則可能形成死循環(huán)不能結(jié)束回歸。MBA05D1逐步回歸的應(yīng)用 — 第一步3/11/2023 45Appliedfor3/11/2023 48AppliedStatStatMBA05D1? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 三月 2116:17:2916:17Mar2111Mar21? 1故人江海別，幾度隔山川。 1111,下午 16:17:29三月 21? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 三月 2116:17:2916:17Mar2111Mar21? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 1111,下午 16:17:29三月 21? 楊柳散和風，青山澹吾慮。 三月 2116:17:2916:17Mar2111Mar21? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。2023? 1意志堅強的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。11,下午 16:17:29三月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感謝您的下載觀看專 家告 訴。 2023/3/11三月 MarchMarch 2023/3/1120234:17:29MarchMarch 2023/3/1120234:17:29MarchMarchMBA05D1總結(jié)：分析你得到的模型你必須回到你具體問題的情景中去！如何對你的模型和系數(shù)進行解釋？使用你的模型進行預測。MBA05D1總結(jié)：如何建立一個回歸模型？正確
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