灰色關聯(lián)分析第二次(參考版)
2025-05-14 03:09本頁面
【正文】 (一 )強制進入法 (二 )強制淘汰法 一、同時分析法 (simultaneous multiple) 29 所有的預測變項並非同時被取用來進行預測，而釋依據(jù)解釋能力的大小，逐步的檢視每一個預測變項的影響，稱為逐步分析法 (一 )順向進入法 (forward) (二 )反向淘汰法 (backward) (三 )逐步分析法 (stepwise) 二、逐步分析法 (stepwise multiple regression) 30 (一 )能否找出一個線性組合，用以簡潔地說明一組預測變項 (Xi)與一個效標變項 (Y)的關係？ (二 )如果能的話，此種關係的強度有多大，亦即利用預測變項線性結合來預測效標變項的能力如何？ (三 )整體關係是否具有統(tǒng)計上的顯著性？ (四 )在解釋效標變項的變異方面，哪些預測變項最為重要；特別是在原始模式中的變項數(shù)能否予以減少而仍具有足夠的預測能力？ 利用複迴歸分析，我們可以解決下列問題： 31 The End 有些收穫吧！ 。而每個預測變項的預測能力，是研究者重要的參考指標，例如： 複迴歸分析（ multiple regression analysis） 26 當效標變項僅一個，且預測變項也僅一個時，稱為簡單迴歸 Y = a＋ bx 當效標變項僅 Y 一個，而預測變項二個以上時，則稱為多元 迴歸，複迴歸模式的一般型態(tài)為： Y = a + b1x1 + b2x2 + … + bixi 27 複迴歸分析包括了多的獨立變項，而獨變項之間往往獨特的先後因果影響關係，因此在應用複迴歸分析去進行預測時，獨變項在納入迴歸方程式的組合有不同的方式（邱政皓， 2021）： 28 所有的預測變項同時納入迴歸方程式當中，對於依變項進行估計。另一個問題是一變數(shù)對另一變數(shù)有何影響（迴歸分析）。 如果預測變數(shù)不只一個，則迴歸模型必須擴充至更高的維度空間，假設現(xiàn)有兩個預測變數(shù)X1及 X2， 則對每一 (X1, X2)的組合， 迴歸模型都假設反應 變數(shù) Y具有一機率分配；而此機率分配的平均數(shù)和預測變數(shù) X1及 X2的系統(tǒng)性關係，則以迴歸曲面
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