多重線性回歸ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-25 23:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 法有以下 8種： 前進法 后退法 逐步回歸法 最大 R2增量法 最小 R2增量法 R2選擇法 修正 R2選擇法 Mallow’s Cp選擇法 25 三、分析步驟 ? 前進法 (FORWARD) 回歸方程中變量 從無到有 依次選擇一個自變量進入回歸方程，并計算該變量對應的 F統(tǒng)計量及 P值。 當 P小于 納入標準 (規(guī)定的選變量進入方程的臨界水平 )， 則該變量入選，否則不能入選。 26 三、分析步驟 ? 前進法 當回歸方程中變量少時某變量不符合入選標準，但隨著回歸方程中變量逐次增多時 ,該變量就可能符合入選標準；這樣直到?jīng)]有變量可入選為止。 具體而言，是從僅含常數(shù)項 (即截距項 )的最簡單模型開始，逐步在模型中添加自變量。 27 三、分析步驟 ? 前進法 局限性： 納入標準取值小時，可能沒有一個變量能入選； 納入標準取值大時，開始選入的變量后來在新條件下不再進行檢驗，因而不能剔除后來變得無統(tǒng)計學意義的變量。 28 三、分析步驟 ? 后退法 (BACKWARD) 從模型中包含全部自變量開始，計算留在回歸方程中的各個自變量所產(chǎn)生的 F統(tǒng)計量和 P值，當 P值小于 排除標準 (規(guī)定的從方程中剔除變量的臨界水準 )則將此變量保留在方程中。 29 三、分析步驟 ? 后退法 否則，從最大的 P值所對應的自變量開始逐一剔除，直到回歸方程中沒有變量可以被剔除時為止。 30 三、分析步驟 ? 后退法 局限性： 排除標準大時，任何一個自變量都不能被剔除； 排除標準小時，開始被剔除的自變量后來在新條件下即使變得對因變量有較大的貢獻了，也不能再次被選入回歸方程并參與檢驗。 31 三、分析步驟 ? 逐步回歸法 (STEPWISE) 此法是前進法和后退法的結(jié)合。 回歸方程中的變量從無到有像前進法那樣，根據(jù) F統(tǒng)計量和 P值大小按納入標準水平?jīng)Q定該自變量是否入選。 32 三、分析步驟 ? 逐步回歸法 (STEPWISE) 當回歸方程選入自變量后，又像后退法那樣，根據(jù) F統(tǒng)計量和 P值按排除標準水平剔除無統(tǒng)計學意義的各自變量，依次類推。 這樣直到?jīng)]有自變量可入選，也沒有自變量可被剔除時，則停止逐步篩選過程。 33 三、分析步驟 ? 逐步回歸法 逐步回歸法 有無符合納入標準的新變量 納入新變量 有無符合排除標準的變量 剔除 完成 無 有 無 有 34 三、分析步驟 ? 逐步回歸法
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