回歸分析spss使用ppt課件-文庫吧資料
2025-05-18 07:19本頁面
【正文】 scat,pathsize, histgrad ? 比較有用的結(jié)果：在 Variables in Equation表中的各變量的系數(shù)（ B），可以寫出 z=+ –+。然后根據(jù)回歸模型公式Prob(event) 進(jìn)行預(yù)測。幾率 =發(fā)生的概率 /不發(fā)生的概率。指示變量有兩種編碼方式。自變量可以是分類變量和定距變量。某一事件不發(fā)生的概率為Prob(no event)＝ 1Prob(event) 。 Logistic回歸模型 ? Logistic模型：在邏輯回歸中，可以直接預(yù)測觀測量相對于某一事件的發(fā)生概率。 (Binary Logistic) 在現(xiàn)實中，經(jīng)常需要判斷一些事情是否將要發(fā)生，候選人是否會當(dāng)選？為什么一些人易患冠心?。繛槭裁匆恍┤说纳鈺@得成功？此問題的特點是因變量只有兩個值，不發(fā)生 (0)和發(fā)生 (1)。 1. 先做數(shù)據(jù)散點圖 ,觀測因變量 Salary與自變量 Salbegin之間關(guān)系是否有線性特點 ? Graphs ScatterSimple ? X Axis： Salbegin ? Y Axis： Salary 2. 若散點圖的趨勢大概呈線性關(guān)系，可以建立線性回歸模型 ? AnalyzeRegressionLinear ? Dependent: Salary ? Independents: Salbegin,prevexp,jobtime,jobcat,edcu等變量 ? Method: Stepwise ? 比較有用的結(jié)果： ? 擬合程度 Adjusted R2： 越接近 1擬合程度越好 ? 回歸方程的顯著性檢驗 Sig ? 回歸系數(shù)表 Coefficients的 Model最后一個中的回歸系數(shù) B和顯著性檢驗 Sig ? 得模型： Salary=++ ++ 曲線估計 (Curve Estimation) 對于 一元回歸 ，若散點圖的趨勢不呈線性分布，可以利用曲線估計方便地進(jìn)行線性擬合 (liner)、二次擬合(Quadratic)、三次擬合(Cubic)等。不斷重復(fù)這一過程，直至無法剔除已引入的變量，也無法再引入新的自變量時，逐步回歸過程結(jié)束。只有當(dāng)回歸方程中的所有自變量對 Y都有顯著影響而不需要剔除時，在考慮從未選入方程的自變量中，挑選對 Y有顯著影響的新的變量進(jìn)入方程。如果由于引入新的變量而使得已進(jìn)入方程的變量變?yōu)椴伙@著時，則及時從偏回歸方程中剔除。第 10章 回歸分析 介紹： 回歸分析的概念和模型 回歸分析的過程 回歸分析的概念 尋求有關(guān)聯(lián)（相關(guān)）的變量之間的關(guān)系 主要內(nèi)容： ? 從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，確定這些變量間的定量關(guān)系式 ? 對這些關(guān)系式的可信度進(jìn)行各種統(tǒng)計檢驗 ? 從影響某一變量的諸多變量中，判斷哪些變量的影響顯著，哪些不顯著 ? 利用求得的關(guān)系
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1