spss簡單回歸與相關(編輯修改稿)
2025-06-18 11:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 驗 只有當 β ≠0，才能認為直線回歸方程成立（具有統(tǒng)計學意義） 。 2021/6/14 bbtS?MSFMS?回 歸剩 余tF ?2021/6/14 1. 資料： 相關 —— X、 Y均為隨機變量，且服從雙變量正態(tài)分布 回歸 —— Y為正態(tài)隨機變量 ， X為固定的非隨機變量 ： 回歸 —— 反映兩變量間的依存關系 相關 —— 反映兩變量間的相互關系 ，而相關系數(shù)無關 ? 區(qū)別 三、相關與回歸的區(qū)別和聯(lián)系 1. 同一資料 r 與 b 同號 2. r 與 b 的 假設檢驗等價 : t r = t b 3. r 與 b 可互相換算：YYXX llbr ? 4. 回歸 與 相關 可相互解釋 決定系數(shù) 總剩總總回 －SSSSSSSSSSllllllrYYXXXYYYXXXY ????222 2021/6/14 ? 聯(lián)系 相關與回歸的區(qū)別和聯(lián)系 1. 根據(jù)分析目的選擇變量及統(tǒng)計方法 2021/6/14 ? 直線相關用于說明兩變量之間直線關系的方向和密切程 度 ， X與 Y 沒有主次之分 ? 直線回歸則進一步用于定量刻畫應變量 Y 對自變量 X 在數(shù) 值上的依存關系 ， 其中應變量的定奪主要依專業(yè)要求而定 ， 可以考慮把易于精確測量的變量作為 X， 另一個隨機變量作 Y 例如用身高估計體表面積 ? 兩個變量的選擇一定要 結合專業(yè)背景 ， 不能把毫無關聯(lián)的兩 種現(xiàn)象勉強作回歸或相關分析 四、相關與回歸應用的注意事項 2. 進行相關、回歸分析前應繪制散點圖 — 第一步 2021/6/14 ? 散點圖可考察兩變量是否有直線趨勢 ? 可發(fā)現(xiàn)異常點 （ outlier） 散點圖對異常點的識別與處理需要從專業(yè)知識和現(xiàn)有數(shù)據(jù)兩方面來考慮，結果可能是現(xiàn)有回歸模型的假設錯誤需要改變模型形式，也可能是抽樣誤差造成的一次偶然結果甚至過失誤差。需要認真核對原始數(shù)據(jù)并檢查其產(chǎn)生過程認定是過失誤差，
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