spss線性回歸分析講(參考版)
2025-05-15 23:35本頁面
【正文】 實際上，有可能回歸方程的 F統(tǒng)計量高度顯著，而每個 t統(tǒng)計量不顯著 ? 一對或多對解釋變量的簡單相關(guān)系數(shù)相對比較高可能意味著多重共線的存在 多重共線性克服在運用 spss分析時，可采用逐步回歸法來克服多重共線性問題 看例子 “農(nóng)民工流動的問題及需求分析 ——基于多元線性回歸分析” “云南主要農(nóng)產(chǎn)品出口貿(mào)易對云南經(jīng)濟(jì)增長的影響 ——基于多元線性回歸模型的實證分析” 。 假設(shè)檢驗 H0： B1=0 B2=0， H1： B1≠0 B2 ≠0 注：查 T分布表 （四）殘差的獨立性檢驗 DurbinWatson檢驗的參數(shù) D的取值范圍是0D4，與 2越接近表示殘差與自變量越獨立。 （三） T檢驗 是對回歸方程每一個回歸系數(shù)檢驗。若 F值過小說明自變量對因變量的解釋力度很差，擬合的回歸直線沒有意義，相反若概率值 (SPSS中以 sig表示，越小越好 ) FFa且 PPa,說明回歸模型解釋力度強(qiáng)，反之亦然。 多元線性回歸 三、線性回歸檢驗 （一）復(fù)相關(guān)系數(shù) R及判定系數(shù) R2 確定系數(shù)又叫判定系數(shù)，為回歸的誤差平方和占總誤差平方和的比例，是對線性方程擬合優(yōu)度的檢驗。然后 ,將自變量進(jìn)行組合 ,生成若干自變量的子集 ,再針對每一個自變量的子集生成回歸分析報告。 圖 5 一元線性回歸分析 建立回歸模型： ? 根據(jù)一元回歸模型： ? 把表 5中“非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)”欄目中的“ B”列系數(shù)代入上式得預(yù)報方程： bXaY ??? XY ??多元線性回歸分析 一、多元線性回歸模型 影響因變量的自變量有兩個或兩個以上的時候，稱之為多元，如果他們之間有線性關(guān)系，就是多元線性回歸。變量 x的回歸系數(shù)為 ，即獎金每增加 1%，銷售量就增加 。 表 4 一元線性回歸分析 ? 表
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