【正文】 篩選自變量216。 局限性： 自變量高度相關時，可能得不出正確的結果 。取值（ 0， 1），越接近 1模型擬合越好 （（ multiple correlation coefficient））216。校正決定系數(shù)（考慮了自變量的個數(shù)）216。 注意，引入變量的檢驗水準要小于或等于剔除變量的檢驗水準。（五）交互作用（五）交互作用 當某一自變量對應變量的作用大小與另一個自變量的取值有關時，則表示兩個變量有交互作用（ interaction）。不同 準則、方法 得出的 “ 最優(yōu) ” 方程不同；216。 它們的共同特點是每一步只引入或剔除一個自變量 。Multiple linear regression第七章第七章 多元（重）線性回歸多元（重）線性回歸 216。決定其取舍則基于對偏回歸平方和的 F檢驗（一）前進法（一）前進法 自變量從無到有、從少到多 1. Y對每一個自變量作直線回歸，對 回歸平方和 最大的自變量作 F檢驗，有意義（ P?。﹦t引入。不同的 引入、剔除標準 獲得的 “最優(yōu) ”方程不同；216。（六）殘差分析（六）殘差分析 (檢驗應用條件檢驗應用條件 )（六）（六） (用標準化殘差發(fā)現(xiàn)異常點用標準化殘差發(fā)現(xiàn)異常點 )一般標準化殘差絕對值大于 2考慮為異常點（ outlier）（也稱離群值）（七）偏相關系數(shù)（七）偏相關系數(shù)幾個相關系數(shù)的區(qū)別幾個相關系數(shù)的區(qū)別（八）多元回歸計算程序（八）多元回歸計算程序SPSS計算計算 見書 P448SAS計算程序計算程序 見書 P479。預測：由自變量值推出應變量 Y的值216。Cp準則 （ C即 criterion， p為所選模型中變量的個數(shù)； Cp接近（接近（ p+1）模型為最優(yōu)）模型為最優(yōu) ）216。射頻治療儀定向治療腦腫瘤過程中，腦皮質(zhì)的 毀損半徑 與輻射的 溫度 、與照射的 時間例例 子子多元回歸分析數(shù)據(jù)格式多元回歸分析數(shù)據(jù)格式第一節(jié)第一節(jié) 多元線性回歸多元線性回歸一、回歸模型簡介一、回歸模型簡介（一）多元線性回歸模型的一般形式（一）多元線性回歸模型的一般形式 （二）多元線性回歸分析的一般步驟（二）多元線性回歸分析的一般步驟 二、多元線性回歸方程的建立二、多元線性回歸方程的建立各變量的離差矩陣各變量的離差矩陣各變量的離差矩陣各變量的離差矩陣建立多元回歸方程建立多元回歸方程三、多元線性回歸方程的三、多元線性回歸方程的假設檢驗及其評價假設檢驗及其評價（一）回歸方