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回歸分析課程設(shè)計(jì)-文庫吧資料

2025-01-22 11:56本頁面
  

【正文】 .095.756.254N10101010x2Pearson 相關(guān)性.731*.1131.547顯著性(雙側(cè)).016.756.101N10101010x3Pearson 相關(guān)性.724*.398.5471顯著性(雙側(cè)).018.254.101N10101010*. 在 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。自變量:x1,x2)—確定(6) 分析回歸線性回歸(因變量:y;自變量:x1,x2,x3。設(shè)計(jì)過程(步驟)或程序代碼:(1) 打開SPSS軟件,導(dǎo)出數(shù)據(jù)(2) 分析—相關(guān)—雙變量相關(guān)—變量:y,x1,x2,x3—確定(3) 分析—回歸—線性回歸(因變量:y。記稱其主對(duì)角線元素為自變量的方差擴(kuò)大因子(variance inflation factor,VIF)。(6) 多重共線性 多元線性回歸方程模型中有一個(gè)基本假設(shè),就是要求設(shè)計(jì)矩陣X的秩rank(X)=p+1,即要求X中的列向量之間線性無關(guān),如果存在不全為0的P+1個(gè)數(shù),使得則自變量之間存在著多重共線性。(5) 復(fù)相關(guān)系數(shù)稱為y關(guān)于的樣本復(fù)相關(guān)系數(shù)。在多元線性回歸中,決定系數(shù)為樣本決定系數(shù)的取值在區(qū)間內(nèi),越近1,表明回歸擬合的效果越好;越接近0,表明回歸擬合的效果越差。當(dāng)大于臨界值時(shí),拒絕原假設(shè),認(rèn)為回歸方程顯著。稱為回歸平方和,簡(jiǎn)記為SSR或,R表示Regression稱為殘差平方和,簡(jiǎn)記為SSE或,E表示Error因此平方和分解式可以簡(jiǎn)記為SST=SSR+SSE原假設(shè):統(tǒng)計(jì)量: 當(dāng)原假設(shè)成立時(shí),構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量服從自由度為(p,np1)的F分布。自變量是對(duì)y的線性效果不顯著的(3) F檢驗(yàn)對(duì)線性回歸方程顯著性的另一種檢驗(yàn)是F檢驗(yàn),F(xiàn)檢驗(yàn)是根據(jù)平方和分解式,直接從回歸效果檢驗(yàn)方程的顯著性。當(dāng)時(shí)拒絕原假設(shè):,認(rèn)為顯著不為零。數(shù)據(jù)見表如下:編號(hào)貨運(yùn)總量y(萬噸)工業(yè)總產(chǎn)值x1(億元)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值x2(億元)居民非商品支出x3(億元)12345678910(1) 計(jì)算出y,x1,x2,x3的相關(guān)系數(shù)矩陣;(2) 求y關(guān)于x1,x2,x3的三元線性回歸方程;(3) 對(duì)所求的得方程做擬合優(yōu)度檢驗(yàn);(4) 對(duì)回歸方程做顯著性檢驗(yàn);(5) 對(duì)每一個(gè)回歸系數(shù)做顯著性檢驗(yàn);(6) 如果有的回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn),將其剔除,重新建立回歸方程,再作回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn);(7) 求出每一個(gè)回歸系數(shù)的置信水平為95%的置信區(qū)間;(8) 求標(biāo)準(zhǔn)化方程;設(shè)計(jì)目的與要求:目的:(1)鞏固課本上學(xué)到的知識(shí),提高處理實(shí)際問題的能力; (2)掌握對(duì)多元線性回歸問題的模型選擇;
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