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多重回歸ppt課件-資料下載頁(yè)

2025-04-28 23:54本頁(yè)面
  

【正文】 量的 F 值,然后 將最大 F 統(tǒng)計(jì)量與預(yù)先指定的臨界值(inF)比較 ,如果 F inF程序停止,否則將其最大 F 值所對(duì)應(yīng)的自變量引入模型;然后在有一個(gè)自變量的模型基礎(chǔ)上,重復(fù)以上比較過(guò)程;如此反復(fù),每次加一個(gè)變量到模型中,直到剩下的變量中再無(wú)一個(gè)能使其 F 值大于inF值為止。 3. 后向選擇 (backward selection) 首先建立包含所有 p 個(gè)自變量的全模型,然后逐個(gè)計(jì)算出剔除某一變量后僅包含 p 1 個(gè)自變量的 p 個(gè)模型,同時(shí)計(jì)算剔除變量后所致殘差平方和增量的 F 值,然后將 p 個(gè) F 值中的最小者與預(yù)先指定的剔除臨界outF相比較,若最小的 F outF,則將最小 F 值所對(duì)應(yīng)的自變量從模型中剔除;然后在選中的含 p 1 個(gè)自變量的模型基礎(chǔ)上,重復(fù)以上剔除自變量的計(jì)算、比較、剔除過(guò)程。每次循環(huán)剔除一個(gè)對(duì)模型貢獻(xiàn)最可忽略的變量。如此反復(fù),直到再?zèng)]有任何變量的 F 值低于outF為止。 ( stepwise selection) 逐步選擇法又稱(chēng)逐步回歸,其本質(zhì)是前向選擇法,為了克服向前選擇法在后續(xù)變量進(jìn)入模型后可能使已在方程中的變量變得不重要的缺點(diǎn),同時(shí)吸收了 向后 剔除 的作法。即在逐步選擇過(guò)程中,把經(jīng) F 檢驗(yàn)有意義的變量引入方程后,又對(duì)已在方程中的自變量進(jìn)行一次關(guān)于剔除的 F 檢驗(yàn),保留有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量,而剔除無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的變量。反復(fù)進(jìn)行引入、剔除過(guò)程,直到既沒(méi)有變量被引入,也沒(méi)有變量被剔除為止。 第五節(jié) 多元線性回歸的應(yīng)用 及其注意事項(xiàng) 一、應(yīng)用 ?影響因素分析,控制混雜因素 ?預(yù)測(cè):由自變量值推出應(yīng)變量 Y的值 ?控制: 指定應(yīng)變量 Y的值查看自變量的改變量 二、應(yīng)用條件 應(yīng)用的注意事項(xiàng) 樣本含量 觀察個(gè)體數(shù) n與變量個(gè)數(shù) m的比例一般至少應(yīng)為: n : m= 5~ 10 統(tǒng)計(jì) “ 最優(yōu) ” 與專(zhuān)業(yè)的 “ 最優(yōu) ” ?不同 準(zhǔn)則、方法 得出的 “ 最優(yōu) ” 方程不同; ?不同的 引入、剔除標(biāo)準(zhǔn) 獲得的 “最優(yōu)”方程不同; ?方程還受數(shù)據(jù)的正確性、共線性影響 多重共線性 自變量間存在著線性關(guān)系,使一個(gè)或幾個(gè)自變量可以由另外的自變量線性表示時(shí),稱(chēng)為該變量與另外的自變量間存在有共線性(collinearity)。 ?回歸系數(shù)的符號(hào)與由專(zhuān)業(yè)知識(shí)不符 ?變量的重要性與專(zhuān)業(yè)不符 多重共線性的識(shí)別與解決辦法 整個(gè)方程決定系數(shù) R2高,但各自變量對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)均不顯著。 解決共線性的主要方法: ?篩選自變量 ?用主成分回歸 ?嶺回歸。 交互作用 當(dāng)某一自變量對(duì)應(yīng)變量的作用大小與另一個(gè)自變量的取值有關(guān)時(shí),則表示兩個(gè)變量有交互作用( interaction)。 檢驗(yàn)兩變量間有無(wú)交互作用,普遍的做法是在方程中加入它們的乘積項(xiàng)再做檢驗(yàn)。如考察 X X2間的交互作用,可在模型中加入 X1X2項(xiàng)。 幾個(gè)相關(guān)系數(shù)的區(qū)別 小 結(jié) 1. 多重線性回歸是簡(jiǎn)單線性回歸的擴(kuò)展,模型的前提假設(shè)、最小二乘原則都與簡(jiǎn)單線性回歸分析相同。 2. 偏回歸系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)偏回歸系數(shù); 3. 復(fù)相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù); 4. 確定系數(shù)和調(diào)整的確定系數(shù); 5. 模型自變量的篩選方法和準(zhǔn)則。
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