回歸分析方差分析ppt課件-在線瀏覽
2025-03-03 11:41本頁面
【正文】 ? ③ “ Prediction Intervals”預測區(qū)間選項： Mean: 區(qū)間的中心位置。 ? ④ “Save to New File”保存為新文件： 選中 “ Coefficient statistics”項將回歸系數(shù)保存到指定的文件中。 ? ⑥ “ Residuals” 保存殘差選項： “ Unstandardized”非標準化殘差。 “ Studentized”學生氏化殘差。 “ Studentized deleted”學生氏化刪除殘差。 “ DfBeta(s)”刪除一個特定的觀測值所引起的回歸系數(shù)的變化。 “ DiFit” 刪除一個特定的觀測值所引起的預測值的變化?！?Covariance ratio”刪除一個觀測值后的協(xié)方差矩陣的行列式和帶有全部觀測值的協(xié)方差矩陣的行列式的比率。 ? Include constant in equation復選框：用于決定是否在模型中包括常數(shù)項，默認選中。 五、實例分析 考察 Employee ，當前工資水平與過去工資，受教育年數(shù)，來公司工作時間、工種、來公司前的工作經(jīng)驗和是否為少數(shù)民族的線性模型。 ? 方差分析表， F值為 ，顯著性概率是 ，表明回歸極顯著。 247。 ????????本質(zhì)非線性關系本質(zhì)線性關系非線性關系簡單線性關系注： ? 本質(zhì)線性關系又稱為擬線性關系，可轉(zhuǎn)換成線性關系，用最小二乘法的方法求出相關系數(shù) ? 本質(zhì)非線性關系不能轉(zhuǎn)換成線性關系，僅能用迭代方法或分段平均值法求出 SPSS功能 ? 本質(zhì)線性關系 AnalyzeRegressionCurve Estimation ? 本質(zhì)非線性關系 AnalyzeRegressionNonLinear 變量關系的基本研究方法 ? 做散點圖，初步判斷兩變量的關系，曲線的形狀 ? 從專業(yè)的知識分析，或長期積累的經(jīng)驗找出變量間的函數(shù)類型 ? 建立簡單、適合的模型 SPSS中的 11種擬線性模型 模型名稱 回歸方程 相應的線性回歸方程 Linear(線性 ) Y=b0+b1t Quadratic(二次 ) Y=b0+b1t+b2t2 Compound(復合 ) Y=b0(b1t) Ln(Y)=ln(b0)+ln(b1)t Growth(生長 ) Y=eb0+b1t Ln(Y)=b0+b1t Logarithmic(對數(shù) ) Y=b0+b1ln(t) Y=b0+b1m Cubic(三次 ) Y=b0+b1t+b2t2+b3t3 SPSS中的 11種擬線性模型 (續(xù) ) 模型名稱 回歸方程 相應的線性回歸方程 S型 Y=eb0+b1/t Ln(Y)=b0+b1 / t Exponential(指數(shù) ) Y=b0 * eb1*t Ln(Y)=ln(b0)+b1t Inverse(逆 ) Y=b0+b1/t Y=b0+b1/t Power(冪 ) Y=b0(tb1 ) Ln(Y)=ln(b0)+b1ln(t) Logistic(邏輯 ) Y=1/(1/u+b0b1t) Ln(1/Y1/u)=ln(b0+ln(b1)t) 曲線選擇的一般準則 ? 如果因變量的一階差分 (YiYi1)接近常數(shù)，用直線擬合 ? 如果因變量的二階差分 (YiYi1)(Yi1Yi2)接近常數(shù)，用拋物線擬合 ? 如果一階差分傾向于按固定的百分比 Yi/Yi1減少，用修改指數(shù)曲線 ? 對數(shù)一階差分接近常數(shù)，用擬合指數(shù)函數(shù) ? 對數(shù)二階差分接近常數(shù)，用擬合指數(shù)拋物線 ? 若倒數(shù)的一階差分幾乎按固定的百分比變化，用邏輯曲線 功能菜單 ? 菜單 AnalyzeRegression Curve Estimation 變量選擇區(qū) 因變量 自變量 模型選擇 ? Save 按鈕 保存預報值 保存殘差 保存預報區(qū)間 實例分析 ? 數(shù)據(jù) ，試分析mpg(每加侖汽油行駛里程 )與 weight(車重 )的關系？ 實例分析步驟 ? 先做散點圖 (Graphs ScatterSimple)：weight(X)、 mpg(Y)，看每加侖汽油行駛里程數(shù) mpg(Y)隨著汽車自重 weight(X)的增加而減少的關系，也發(fā)現(xiàn)是曲線關系 實例分析步驟 ? 建立若干曲線模型（可試著選用所有模型Models) – AnalyzeRegression Curve Estimation – Dependent: mpg – Independent: weight – Models: 全選 (除了最后一個邏輯回歸 ) – 選 Plot models：輸出模型圖形 – 點擊 OK 結(jié)果分析 ? 判定模型的優(yōu)劣性：一般通過比較 R square和 “ F”值的大小， R square值和“ F”值越大，模型越優(yōu)越 。 練習 ? 對南瓜現(xiàn)貨交易的收盤價進行曲線擬合，找出最佳擬合曲線。用變量在各組的均值與總均值之偏差平方和表示，記作 SSA 方差分析基本原理（續(xù)） ? 組內(nèi) SSE 、組間 SSA除以各自的自由度 (組內(nèi) dfE =nm，組間
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