數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析技術(shù)-文庫吧資料
2025-05-05 08:39本頁面
【正文】 法 ) 2. Stepwise （逐步回歸法） 3. Remove（剔除法） 4. Backward（向后回歸法） 5. Forward（向前回歸法） 引入自變量的顯著性水平 ?1 剔除自變量的顯著性水平 ?2 對不在方程中的 自變量能否引入？ 引入自變量 對已在方程中的 自變量能否剔除？ 剔除自變量 篩選結(jié)束 能 否 能 否 逐步回歸的基本步驟 1. 雙曲線型 buayxuxbay?????得到令 ,1buavyvxuxbay??????得到1,11令方法：變量替換 可化為線性回歸的非線性回歸 2. 指數(shù)曲線型 bxaey ?若 a0，則令 v=lny，得到： bxav ?? ln若 a0，則令 v=ln(y），得到： bxav ??? )ln (3. 冪函數(shù)型 0?? xaxy b若 a0，則令 v=lny， u=lnx，得到（ a0情況類推）： buav ?? ln可化為線性回歸的非線性回歸 4. 對數(shù)曲線型 xbay lo g??令 u=logx，得到： buay ??令 v=logy，得到： bxay ??lo gbxav ??xbay lo glo g ??令 u=logx， v=logy，得到： buav ??可化為線性回歸的非線性回歸 5. S曲線型 xbeay ???1令： yveu x 1?? ?得到： buav ??可化為線性回歸的非線性回歸 曲線回歸 客觀實現(xiàn)中各因素之間呈現(xiàn)線性關(guān)系的現(xiàn)象并不很多，更多的是呈現(xiàn)曲線關(guān)系，這時應(yīng)采用非線性回歸分析。 假定 Y與 x1, x2, …, x r具有線性相關(guān)關(guān)系： ??????? rr xbxbxbbY ...22110其中， ?是數(shù)學(xué)期望為 0的隨機誤差，且滿足正態(tài)分布。 線性回歸 一元線性回歸 多元線性回歸 可化為線性回歸的非線性回歸 多元回歸的方法 線性回歸 線性回歸過程調(diào)用： Analyze→Regression→ Linear Regression x：可控制或可精確觀測得到的數(shù)據(jù)的變量； Y：與 x具有相關(guān)關(guān)系的隨機變量。 偏相關(guān)系數(shù) 相關(guān)過程調(diào)用： Analyze→Correlate→ Partial: 距離分析 對于更復(fù)雜數(shù)據(jù)資料之間的關(guān)系 ，可利用距離分析來進(jìn)行研究 。 相關(guān)分析 相關(guān)過程調(diào)用： Analyze→Correlate→ Bivariate ： Pearson相關(guān)模型 Pearson相關(guān)系數(shù)計算公式： ? ???????22 )()())((YYXXYYXXriiii r是最常用的相關(guān)系數(shù) 偏相關(guān)系數(shù) 多個變量之間的相關(guān)關(guān)系是錯綜復(fù)雜的 ， 任何兩個變量之間都有簡單相關(guān)關(guān)系 ， 而這種相關(guān)關(guān)系中夾雜了其他變量所帶來的影響 。滿足上述正態(tài)分布的定量數(shù)據(jù)可用 Pearson相關(guān)模型。相關(guān)模型包括 皮爾遜（ Pearson） 、斯皮爾曼（ Spearman）和肯特爾（ Kendall）三種子模型。如實驗前和實驗后的測量，即具體個別樣本的順序不可以變化的。 配對樣本 t檢驗 —對話框 配對樣本 配對樣本（ Paired Sample）或相關(guān)樣本（ Correlated Sample），指兩個樣本的觀測值之間彼此有關(guān)聯(lián)，如同一批被試者接受兩種實驗條件，即同一批觀測對象接受兩種不同的測量。獨立樣本中，所有觀測都是獨立的，即具體個別樣本的順序可以變化的，與變量無關(guān)。但這里的獨立樣本是廣義的獨立，僅是指非關(guān)聯(lián)變量。 獨立樣本 t檢驗 —對話框 獨立樣本 獨立樣本 (Independent Sample)是指兩個樣本彼此獨立，沒有任何關(guān)聯(lián)。 Analyze ?Compare Means ? Means 出現(xiàn) 對話框 平均數(shù)分析 —對話框 Options對話框 單一樣本 t檢驗 Analyze ?Compare Means ? One –Sample T Test 出現(xiàn) 對話框 該過程用于檢驗樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)之間是否存在差異。 Analyze ?Descriptive Statistics ? Explore 出現(xiàn) 對話框 數(shù)據(jù)探察過程 —對話框 列聯(lián)表分析過程 列聯(lián)表是按兩個標(biāo)志對一組觀察值進(jìn)行交叉分組所得到的頻數(shù)分布表，表中列出同時聯(lián)系于橫行和縱行某特定標(biāo)志名稱的觀察值數(shù)目，在表的右邊欄列出各行頻數(shù)的合計，在表的底行列出各列頻數(shù)的合計，在兩者交叉處，即表的右下角，列出頻數(shù)總計。 Analyze ?Descriptive Statistics ? Descriptives 出現(xiàn) 對話框 數(shù)據(jù)描述過程 —對話框 Options對話框 數(shù)據(jù)探察過程 探索性數(shù)據(jù)分析是指對數(shù)據(jù)的初步考察，由描述統(tǒng)計指標(biāo)和直觀的圖形組成。 頻數(shù)分析過程 該過程可計算數(shù)據(jù)資料的各種描述統(tǒng)計指標(biāo)、給出變量簡單頻數(shù)分布表、繪制幾種變量分布圖。 在分組條件下，其公式為： ?????? niiniiiffXX11標(biāo)準(zhǔn)差（方差） 標(biāo)準(zhǔn)差（ σ ）與方差（ σ 2 ）是反映數(shù)據(jù)離散趨勢最常用的統(tǒng)計量 。 ： 對變量的值加權(quán) 對個
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