多重線性回歸分析ppt課件-資料下載頁
2025-04-28 23:25本頁面
【正文】 驟 ? 共線性的解決方法 (1)變量篩選 采用自變量篩選的方法一般可選出對(duì)因變量有統(tǒng)計(jì)學(xué)影響且相互之間獨(dú)立或相關(guān)性較低的一組自變量。 (2)有偏估計(jì) 自變量間存在多重共線性且專業(yè)上認(rèn)為需要保留在模型中時(shí)，不宜使用最小二乘法估計(jì)模型。此時(shí)，可采用有偏估計(jì)。 此類方法包括嶺回歸分析、主成分回歸分析等。 (3)增大樣本含量 通過增加樣本含量，減少估計(jì)量的方差，提高估計(jì)精度，可在一定程度上克服多重共線性。 51 三、分析步驟 ? 異常點(diǎn)診斷 異常點(diǎn) 對(duì)因變量的預(yù)測(cè)值影響特別大，甚至容易導(dǎo)致相反結(jié)論的觀測(cè)點(diǎn)，稱為異常點(diǎn)。 異常點(diǎn)的診斷，可采用學(xué)生化殘差統(tǒng)計(jì)量、Cook’s D統(tǒng)計(jì)量。 52 三、分析步驟 ? 學(xué)生化殘差統(tǒng)計(jì)量 Studentized residual，計(jì)算公式為： 該統(tǒng)計(jì)量的 絕對(duì)值大于 2時(shí)，所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)點(diǎn)可能是異常點(diǎn)。 ? ? ? ??i i iiie y yS e e S e e?=53 三、分析步驟 ? Cook’s D統(tǒng)計(jì)量 庫克距離統(tǒng)計(jì)量。 一般認(rèn)為， Cook’s D，可認(rèn)為此觀測(cè)點(diǎn)對(duì)回歸模型的擬合有強(qiáng)影響，即可認(rèn)為是異常點(diǎn)。 54 三、分析步驟 ? 異常點(diǎn)的處置 認(rèn)真核對(duì)原始數(shù)據(jù)。若屬抄寫或輸入等人為錯(cuò)誤，應(yīng)予以糾正；若非人為錯(cuò)誤，可刪除異常點(diǎn)，重新擬合回歸模型。 如有可能，最好在此實(shí)驗(yàn)點(diǎn)上補(bǔ)做實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步確定此可疑異常點(diǎn)是否屬實(shí)。 55 三、分析步驟 ? 自變量作用大小評(píng)價(jià) 由于自變量 量綱不同 ，不能直接根據(jù)原始數(shù)據(jù)計(jì)算得來的偏回歸系數(shù)來評(píng)價(jià)各自變量對(duì)因變量的影響大小。 也不能依據(jù) P 值來判斷自變量對(duì)因變量的影響大小。因?yàn)?P 值的大小，不表示自變量的影響強(qiáng)弱，僅表示認(rèn)為它有影響的可能性有多大。 56 三、分析步驟 先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，然后再計(jì)算偏回歸系數(shù)，此時(shí)的偏回歸系數(shù)稱為標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)。 標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)值越大，說明該自變量對(duì)因變量的影響越大 。 57 四、幾點(diǎn)補(bǔ)充 ? 啞變量 多重線性回歸分析中， 自變量為多值名義變量時(shí)，需對(duì)其進(jìn)行啞變量變換。 每個(gè)啞變量都是一個(gè)二值變量，所需啞變量的數(shù)目為多值名義變量的類別數(shù)減 1。如“血型”是一個(gè)多值名義變量，有 A、 B、 AB、 O四種，若以 O型血為基準(zhǔn)，需引入 3個(gè)（ 41=3）啞變量來描述。 58 四、幾點(diǎn)補(bǔ)充 ? 啞變量 令： 1230A=1A0B=1B0 A B=1 A BXXX?????????非 型型非 型型非 型型59 四、幾點(diǎn)補(bǔ)充 ? 啞變量 則可得到下面的對(duì)應(yīng)關(guān)系： 表 3 用 3個(gè)啞變量描述血型變量 血型 啞變量 X1 X2 X3 A 1 0 0 B 0 1 0 AB 0 0 1 O 0 0 0 60 四、幾點(diǎn)補(bǔ)充 ? 常見應(yīng)用錯(cuò)誤 ? 建立模型時(shí)，不篩選自變量 在建立多重線性回歸模型時(shí)， 不考慮各自變量對(duì)因變量的影響是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，不采用任何變量篩選方法，直接將所有變量都保存在模型中。 61 四、幾點(diǎn)補(bǔ)充 ? 以單因素分析方法取代多因素分析方法 先以各自變量分別與因變量做簡單相關(guān)分析或簡單回歸分析。然后對(duì)簡單相關(guān)系數(shù)或簡單回歸系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)， P，其他予以踢除。 最后，將保留下來的自變量與因變量一起進(jìn)行多重線性回歸分析。 謝 謝！
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