spss相關(guān)分析和回歸分析-文庫吧資料
2025-05-16 23:32本頁面
【正文】 足一定條件的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析 (6)指定作圖時各數(shù)據(jù)點的標(biāo)志變量 (case labels) 一元線性回歸分析操作 (二 ) statistics選項 (1)基本統(tǒng)計量輸出 ? Estimates:默認(rèn) .顯示回歸系數(shù)相關(guān)統(tǒng)計量 . ? confidence intervals:每個非標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù) 95%的置信區(qū)間 . ? Descriptive:各變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)單側(cè)檢驗概率 . ? Model fit:默認(rèn) .判定系數(shù)、估計標(biāo)準(zhǔn)誤差、方差分析表、容忍度 (2)Residual框中的殘差分析 ? Durbinwaston:DW值 ? casewise diagnostic:異常值 (奇異值 )檢測 (輸出預(yù)測值及殘差和標(biāo)準(zhǔn)化殘差 ) 一元線性回歸分析操作 (三 )plot選項 :圖形分析 . ?Standardize residual plots:繪制殘差序列直方圖和累計概率圖 ,檢測殘差的正態(tài)性 ?繪制指定序列的散點圖 ,檢測殘差的隨機性、異方差性 ? ZPRED:標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值 ? ZRESID:標(biāo)準(zhǔn) 化殘差 ? SRESID:學(xué)生 化殘差 ? produce all partial plot:繪制因變量和所有自變量之間的散點圖 線性回歸方程的殘差分析 (一 )殘差序列的正態(tài)性檢驗 : ? 繪制標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖或累計概率圖 (二 )殘差序列的隨機性檢驗 ? 繪制殘差和預(yù)測值的散點圖 ,應(yīng)隨機分布在經(jīng)過零的一條直線上下 線性回歸方程的殘差分析 (三 )殘差序列獨立性檢驗 : – 殘差序列是否存在后期值與前期值相關(guān)的現(xiàn)象 ,利用(DurbinWatson)檢驗 – dw=0:殘差 序列存在完全正自相關(guān) 。反之，不能拒絕 H0 )1/()?(/)?(22???????knyykyyFiii一元線性回歸方程的檢驗 (三 )回歸系數(shù)的顯著性檢驗 :t檢驗 (1)目的 :檢驗自變量對因變量的線性影響是否顯著 . (2)H0:β=0 即 :回歸系數(shù)與 0無顯著差異 (3)利用 t檢驗 ,構(gòu)造 t統(tǒng)計量： ? 其中 :Sy是回歸方程標(biāo)準(zhǔn)誤差 (Standard Error)的估計值，由均方誤差開方后得到，反映了回歸方程無法解釋樣本數(shù)據(jù)點的程度或偏離樣本數(shù)據(jù)點的程度 ? 如果回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差較小，必然得到一個相對較大的 t值，表明該自變量 x解釋因變量線性變化的能力較強 (4)計算 t統(tǒng)計量的值和相伴概率 p (5)判斷 iiiSt ???22)( iiyi xxSS?? ??一元線性回歸方程的檢驗 (四 )t檢驗 與 F檢驗的關(guān)系 ? 一元回歸中 ,F檢驗與 t檢驗一致 ,即 : F=t2,兩種檢驗可以相互替代 (六 )F統(tǒng)計量和 R2值的關(guān)系 ? 如果回歸方程的擬合優(yōu)度高， F統(tǒng)計量就越顯著。 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。1R2則體現(xiàn)了因變量總變差中，回歸方程所無法解釋的比例。 線性回歸分析 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 (父親身高關(guān)于兒子身高的回歸與兒子身高關(guān)于父親身高的回歸是不同的 ). (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 . 線性回歸分析概述 (三 )參數(shù)估計的準(zhǔn)則 ? 目標(biāo) :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 ) 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 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。 ? 通過若干參數(shù)描述該曲線 。 偏相關(guān)分析的應(yīng)用舉例 上節(jié)中研究高校立項課題總數(shù)影響因素的相關(guān)分析中發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)立項課題數(shù)與論文數(shù)之間有較強正線性相關(guān)關(guān)系，但應(yīng)看到這種關(guān)系中可能摻入了投入高級職稱的人年數(shù)的影響，因此，為研究立項課題總數(shù)和發(fā)表論文數(shù)之間
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