心理學(xué)研究方法-多元回歸分析-資料下載頁
2025-08-15 22:14本頁面
【正文】 （共線性判斷） 分層回歸方法 ? Enter：強制進入 ? Forward：前向選擇法 ? Backward：反向刪除法 ? Stepwise：逐步回歸，最常用 ? 把 需要控制的變量用這種方法 強制 enter法放 入方程 ? 自由 進入變量 用 forward、 backward和 stepwise方法 放入方程 Enter法 逐步回歸法（可以得出更優(yōu)的方程） 決定系數(shù)的變化量 回歸方程的顯著性檢驗 保留的變量，因為回歸系數(shù)和偏回歸系數(shù)顯著 刪除的變量，因為標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)不顯著 多重共線性判斷 ? 回歸方程的顯著性檢驗 ? 偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗 ? 決定系數(shù) R2，校正決定系數(shù) R2 ? 復(fù)相關(guān)系數(shù) R 回歸方程的解釋能力 回歸方程的解釋能力 ? 回歸方程的顯著性檢驗 ? 當(dāng)顯著時，便可以認為回歸方程中至少有一個回歸系數(shù)是顯著的，但是并不一定多有的回歸系數(shù)都是顯著的。 ? 偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗 ? 判斷指定的某個自變量的回歸系數(shù)是否顯著。顯著的話，代表與殘差相比，該 x變量對 y的貢獻是顯著的。 ? 根據(jù)回歸系數(shù)顯著、偏回歸系數(shù)顯著、校正的決定系數(shù)判斷最優(yōu)方程。 ? 復(fù)相關(guān)系數(shù) R ? 值域在 [0,1],是因變量 y與所有自變量之間的多元線性相關(guān)程度的度量。 ? R值越接近于 1，表明 y與 所有 x之間的線性關(guān)系越密切。 對強影響點的診斷和處理 ? 同一元線性回歸 多重共線性（ conlinerarity diagnostics） ? 判斷方法 ? 相關(guān)系數(shù)矩陣：當(dāng)相關(guān)系數(shù) ， 代表共線性越 大。 ? 容忍度（ tolerance）： 最大 值為 1。 當(dāng)值越小，代表共線性越大。 ? 特征值（ eigenvalue） ： 表示該因子所解釋變量的方差 。如果很多變量的特征值 1，表示共線性。 ? 處理辦法 ? 增加樣本量 ? 主成分分析 謝謝！
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