spss相關(guān)分析與回歸分析-wenkub.com
2025-05-04 23:34 本頁面
【正文】 = log x， 則 y39。 1 56 線性回歸分析中的共線性檢測 (二 )共線性診斷 條件指標 ? 0k10 無多重共線性 。 ? 默認 :回歸系數(shù)檢驗值大于 POUT(),則剔除出方程 如果新方程中所有變量的回歸系數(shù) t值都是顯著的 ,則變量篩選過程結(jié)束 . 否則 ,重復(fù)上述過程 ,直到無變量可剔除為止 . 1 52 多元線性回歸分析中的自變量篩選 (四 )自變量逐步篩選法 (stepwise): 即 :是“向前法”和“向后法”的結(jié)合。 221)1(RknRF chc h a n g e ????222 ich RRR ??1 49 多元線性回歸分析中的自變量篩選 (一 )自變量篩選的目的 多元回歸分析引入多個自變量 . 如果引入的自變量個數(shù)較少 ,則不能很好的說明因變量的變化 。 SSTSSEknnR1112?????1 45 多元線性回歸方程的檢驗 (二 )回歸方程的顯著性檢驗： (1)目的 :檢驗所有自變量與因變量之間的線性關(guān)系是否顯著，是否可用線性模型來表示 . (2)H0: β1 = β2 =…= β k =0 即 :所有回歸系數(shù)同時與 0無顯著差異 (3)利用 F檢驗 ,構(gòu)造 F統(tǒng)計量 : ? F=平均的回歸平方和 /平均的剩余平方和 ~F(k,nk1) ? 如果 F值較大，則說明自變量造成的因變量的線性變動大于隨機因素對因變量的影響 ,自變量于因變量之間的線性關(guān)系較顯著 (4)計算 F統(tǒng)計量的值和 相伴概率 p (5)判斷 :p=α， 拒絕 H0,即 :所有回歸系數(shù)與 0有顯著差異，自變量與因變量之間存在顯著的線性關(guān)系。2dw4:殘差 序列存在某種程度的負自相關(guān) 。F統(tǒng)計量越顯著，回歸方程的擬合優(yōu)度就會越高。 因此，從這個意義上講，判定系數(shù)能夠比較好地反映回歸直線對樣本數(shù)據(jù)的代表程度和線性相關(guān)性。 1 25 回歸分析概述 (二 )回歸分析的基本步驟 (1)確定自變量和因變量 (2)從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式 ,并對回歸方程的各個參數(shù)進行估計 . (3)對回歸方程進行各種統(tǒng)計檢驗 . (4)利用回歸方程進行預(yù)測 . 1 26 線性回歸分析概述 (三 )參數(shù)估計的準則 ?目標 :回歸線上的觀察值與預(yù)測值之間的距離總和達到最小 ?最小二乘法 (利用最小二乘法擬和的回歸直線與樣本數(shù)據(jù)點在垂直方向上的偏離程度最低 ) 1 27 一元線性回歸分析 (一 )一元回歸方程 : ? y=β0+β1x ? β0為常數(shù)項； β1為 y對 x回歸系數(shù)，即 :x每變動一個單位所引起的 y的平均變動 (二 )一元回歸分析的步驟 ? 利用樣本數(shù)據(jù)建立回歸方程 ? 回歸方程的擬和優(yōu)度檢驗 ? 回歸方程的顯著性檢驗 (t檢驗和 F檢驗 ) ? 殘差分析 ? 預(yù)測 1 28 一元線性回歸方程的檢驗 (一 )擬和優(yōu)度檢驗 : (1)目的 :檢驗樣本觀察點聚集在回歸直線周圍的密集程度，評價回歸方程對樣本數(shù)據(jù)點的擬和程度。 1 21 偏相關(guān)分析 )1)(1( 2122 21221rrrrrryyyy????(一 )偏相關(guān)系數(shù) (2)計算方法： 1 22 偏相關(guān)分析 (二 )基本操作步驟 (1).菜單選項 :analyzecorrelatepartial… (2).選擇將參加計算的變量到 variable框 . (3).選擇控制變量到 controlling for 框。 ? 如果 pa,不能拒絕 H0. 1 16 計算相關(guān)系數(shù) (三 )基本操作步驟 (1)菜單選項 :analyzecorrelatebivariate... (2)選擇計算相關(guān)系數(shù)的變量到 variables框 . (3)選擇相關(guān)系數(shù) (correlation coefficients). (4)顯著性檢驗 (test of significance) ? towtailed:輸出雙尾 概率 P. ? onetailed:輸出單尾概率 P 1 17 計算相關(guān)系數(shù) (四 )其他選項 statistics選項 :僅當(dāng)計算 簡單 相關(guān)系數(shù)時 ,選擇輸出哪些統(tǒng)計量 . ? means and standard deviations:均值、標準差 。 |r|:強相關(guān) 。圓面積和圓半徑 .) 是事物間的一種一一對應(yīng)的確定性關(guān)系 .即 :當(dāng)一個變量 x取一定值時 ,另一變量 y可以依確定的關(guān)系取一個確定的值 (2)相關(guān) 關(guān)系 （統(tǒng)計關(guān)系） :(如 :收入和消費 ) 事物間的關(guān)系不是確定性的 .即 :當(dāng)一個變量 x取一定值時 ,另一變量 y的取值可能有幾個 .一個變量的值不能由另一個變量唯一確定 1 4 概述 相關(guān)關(guān)系的常見類型： 線性相關(guān)：正線性相關(guān)、負線性相關(guān) 非線性相關(guān) 相關(guān)關(guān)系不象函數(shù)關(guān)系那樣直接 ,但卻普遍存在,且有強有弱 .如何測度 ? 1 5 概述 (二 ) 相關(guān)分析和回歸分析的任務(wù) 研究對象 :相關(guān)關(guān)系 相關(guān)分析旨在測度變量間線性關(guān)系的強弱程度 . 回歸分析側(cè)重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律 ,并通過一定的數(shù)學(xué)表達式來描述這種關(guān)系 ,進而確定一個或幾個變量的變化對另一個變量的影響程度 . 1 6 相關(guān)分析 (一 )目的 通過樣本數(shù)據(jù) ,研究兩變量間線性相關(guān)程度的強弱 .(例如 :投資與收入之間的關(guān)系、 GDP與通信需求之間的數(shù)量關(guān)系） (二 )基本方法 繪制散點圖、計算相關(guān)系數(shù) 1 7 繪制散點圖 (一 )散點圖 將數(shù)據(jù)以點的形式繪制在直角平面上 .比較直觀 ,可以用來發(fā)現(xiàn)變量間的關(guān)系和可能的趨勢 . 1 8 繪制散點圖 (二 )基本操作步驟 (1)菜單選項 :graphsscatter (2)選擇散點圖類型 : (3)選擇 x軸和 y軸 的變量 (4)選擇分組變量 (set markers by):分別 以不同顏色點的表示 (5)選擇標記變量 (label case by): 散點圖上可帶有標記變量的值 (如 :省份名稱 ) 1 9 計算相關(guān)系數(shù) 一、相關(guān)系數(shù)的 作用 : 以精確的相關(guān)系數(shù) (r)體現(xiàn)兩個變量間的線性關(guān)系程度 . r:[1,+1]。 r=1:完全正相關(guān) 。 |r|:弱相關(guān) 1 10 計算相關(guān)系數(shù) 二、關(guān)于相關(guān)系數(shù)的說明 : 相關(guān)系數(shù)只是較好地度量兩變量間的線性相關(guān)程度 ,不能描述非線性
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