第13章多重線性回歸與相關(guān)-展示頁
2024-10-29 13:25本頁面
【正文】 .? 2211022 0 1 1 2 2?( ) [ ( ) ]kkQ Y Y Y b b X b X b X? ? ? ? ? ? ? ???1 1 1 1 2 2 1 12 1 1 2 2 2 2 21 1 2 2k k Yk k Yk k k k k k Yl b l b l b ll b l b l b ll b l b l b l? ? ? ???? ? ? ????? ? ? ? ??0 1 1 2 2() kkb Y b X b X b X? ? ? ? ?求偏導(dǎo)數(shù)（一階） ( ) ( ) , , j =1,2, ,k( ) ( ) , 1 , 2 ,ijij i i j j i jjjY j j jXXl X X X X X X inXYl X X Y Y X Y j kn? ? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ?????????1 2 3 4? 0 1 4 1 6 6 0 0 0 0 1 1 6 1 9 0 0 0 4 4 9 0 0 0 0 0 0 6 5 5 0 0 3 4 6 8Y . . X . X . X . X? ? ? ? ? ?原 理 最小二乘法 統(tǒng)計軟件包 第二節(jié) 假設(shè)檢驗及其評價 0 1 2:0kH ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ， 1:jH ? ? ??各 （j= 1, 2, ,k ) 不全為 0 ， ? ? 1. 方差分析法： 殘回總 SSSSSS ??// 1 )S S k M SFS S n k M S?? ??回回殘殘（（ 一 ） 對回歸方程 ~ ( , 1 )F F k n k??變異來源 自由度 SS MS F P 總變異 n 1 SS 總 回 歸 k SS 回 SS 回 / k MS 回 / MS 殘 殘 差 n k 1 SS 殘 SS 殘 /( n k 1) 多元線性回歸方差分析表 ( 0 .0 5 )? ?變異來源 自由度 SS MS F P 回歸模型 4 .0001 殘差 19 總變異 23 表 132顯示， P ,拒絕 H0。 （ 3 ）殘差 e ~ N （ 0 ， 2? ） 且各自變量與應(yīng)變量 Y 具有相同方差，并服從正態(tài)分布。 一、數(shù)據(jù)與多元線性回歸模型 ikikiii xxxY ????? ?????? ...22110例號 X1 X 2 … Xk Y 1 X 11 X 12 … X 1 k Y 1 2 X 21 X 22 … X 2 k Y 2 ┇ ┇ ┇ … ┇ ┇ n X n 1 X n 2 … X nk Y n 多元回歸分析數(shù)據(jù)格式 （ 1 ） Y 與 12, , , kX X X 之間具有線性關(guān)系。 ? 樣本含量： n ? 數(shù)據(jù)格式見表 131 ? 回歸模型一般形式： 上式表示數(shù)據(jù)中應(yīng)變量 Y 可以近似地表示為自變量12, , ,kX X X 的線性函數(shù)。更精確 ? 意義 ：由于事物間的聯(lián)系常常是多方面的，一個應(yīng)變量的變化可能受到其它多個自變量的影響，如糖尿病人的血糖變化可能受胰島素、糖化血紅蛋白、血清總膽固醇、甘油三脂等多種生化指標(biāo)的影響。 ? 資料 ：應(yīng)變量為定量指標(biāo)；自變量全部或大部分為定量指標(biāo)，若有少量定性或等級指標(biāo)需作轉(zhuǎn)換。第 13章 多重線性回歸與相關(guān) (multiple linear regression amp。 multiple correlation) content 第一節(jié) 多重線性回歸的概念與統(tǒng)計推斷 第二節(jié) 假設(shè)檢驗及其評價 第三節(jié) 復(fù)相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù) 第四節(jié) 自變量篩選 第五節(jié) 多元線性回歸的應(yīng)用與注意事項 ? 目的 ：作出以多
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1