多元線性回歸分析研(更新版)
【正文】 , x 2 , x 3b . P r e d i c t o r s : ( C o n s t a n t ) , x 2 , x 3 , x 4c . D e p e n d e n t V a r i a b l e : yd . 32 A N O V Ad2 5 . 8 4 5 1 2 5 . 8 4 5 3 1 . 8 9 5 . 0 0 0a3 0 . 7 9 2 38 . 8 1 05 6 . 6 3 7 394 0 . 5 3 6 2 2 0 . 2 6 8 4 6 . 5 7 6 . 0 0 0b1 6 . 1 0 1 37 . 4 3 55 6 . 6 3 7 394 7 . 8 7 8 3 1 5 . 9 5 9 6 5 . 5 9 4 . 0 0 0c8 . 7 5 9 36 . 2 4 35 6 . 6 3 7 39R e g r e s s i o nR e s i d u a lT o t a lR e g r e s s i o nR e s i d u a lT o t a lR e g r e s s i o nR e s i d u a lT o t a lM o d e l123S u m o fS q u a r e s df M e a n S q u a r e F S i g .P r e d i c t o r s : ( C o n s t a n t ) , x 2a . P r e d i c t o r s : ( C o n s t a n t ) , x 2 , x 3b . P r e d i c t o r s : ( C o n s t a n t ) , x 2 , x 3 , x 4c . D e p e n d e n t V a r i a b l e : yd . 33 四、多元線性回歸的應(yīng)用 : 年齡 (X1) 飲食習(xí)慣 (X2) 吸煙狀況 (X3) 工作緊張度 (X4) 家族史 (X5) ? 高血壓 (Y) 34 : 心臟表面積 (Y)=b0+b1心臟橫徑 (X1)+ b2心臟縱徑 (X2)+ b3心臟寬徑 (X3) 新生兒體重 (Y)=b0+b1胎兒孕齡 (X1)+ b2 胎兒頭徑 (X2)+ b3胎兒胸徑 (X3)+ b4胎兒腹徑 (X4) 35 : 利用回歸方程進(jìn)行逆估計(jì)，確定 Y后控制 X 。 R2越接近于 1，說(shuō)明引入方程的自變量與因變量的相關(guān)程度越高， Xi與y的回歸效果越好。 MODEL y=x1x5。 注意： m1個(gè)自變量對(duì) y的回歸平方和由 m1個(gè)自變量對(duì) y重新建立回歸方程后計(jì)算得到，而不能簡(jiǎn)單的在整個(gè)方程的基礎(chǔ)上把 biliy去掉后得到。若 Xi退化為無(wú)意義，則剔除 Xi，同時(shí)再對(duì) Xj進(jìn)行檢驗(yàn)。 ： 指自變量之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系 使偏回歸系數(shù)方差加大，系數(shù)估計(jì)不穩(wěn)，難以有合乎專業(yè)知識(shí)的解釋。 C ol l i ne a r i t y D i a gn os t i c sa4 . 8 3 4 1 . 0 0 0 . 0 0 . 0 1 . 0 1 . 0 0 . 0 1 . 0 1. 4 3 9 3 . 3 1 7 . 0 1 . 0 0 . 0 1 . 0 1 . 1 0 . 3 3. 3 9 0 3 . 5 2 2 . 0 1 . 4 0 . 0 4 . 0 0 . 0 0 . 0 9. 1 8 3 5 . 1 3 7 . 0 0 . 0 0 . 2 2 . 0 0 . 7 3 . 3 8. 1 4 5 5 . 7 6 9 . 0 0 . 5 2 . 6 6 . 0 0 . 1 6 . 1 9. 0 0 8 2 4 . 5 2 2 . 9 9 . 0 7 . 0 7 . 9 8 . 0 0 . 0 0D im e n s i o n123456M o d e l1E i g e n v a l u eC o n d it i o nI n d e x ( C o n s t a n t ) x1 x2 x3 x4 x5V a r i a n c e P r o p o r t i o n sD e p e n d e n t V a r i a b l e : ya . 方差比 :如兩個(gè)或多個(gè)變量的方差比均 ，說(shuō)明這幾個(gè)自變量之間存在多重共線性 jjh ?? m a x?多重共線性的判斷指標(biāo) 42 ： 是否考慮交互作用主要靠專業(yè)知識(shí) 檢查資料是否符合模型條件 消除共線性的方法： 剔除、定義新變量、逐步回歸 …
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