多元回歸模型與建模-在線瀏覽
2025-03-12 20:59本頁面
【正文】 :增加解釋變量不會降低 R2的值 ,但是adjx1, x2的相關(guān)系數(shù)由 ,發(fā)生了共線性 .自變量發(fā)生多重共線性 ,會出現(xiàn)一些 (甚至全部 )變量通不過檢驗(yàn) ,但是方程總體檢驗(yàn)卻能通過 .此時的解釋變量系數(shù)估計(jì)值很不可靠 .經(jīng)驗(yàn)表明：解釋變量數(shù)據(jù)彼此的相關(guān)系數(shù)絕對值大于 ,回歸結(jié)果就不可信 ,處理辦法就是剔除 p值高的變量 .對 2個以上解釋變量 ,自變 量的相關(guān)矩陣和方差膨脹因子 (Variance Inflation Factors,StatMBA05D1使用計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)生回歸模型；通過檢驗(yàn)判斷你的模型； 直接利用模型可以預(yù)測自變量 (x01,x02,… ,x0p)對應(yīng)的因變量期望值 E(y0)的估計(jì) 預(yù)測 E(y0)和 y0的 置信區(qū)域需要某些專門軟件。StatMBA05D1 殘差分析? 多元回歸的殘差分析作用方法和一元基本相同。? 回歸分析建模應(yīng)用中可以看到殘差分析的應(yīng)用3/11/2023 17Appliedforvariable)方差分析中定性變量的解決方案：引入因子，處理。3/11/2023 18Appliedfor為了估計(jì)服務(wù)時間和成本，公司希望能夠?qū)︻櫩偷拿恳淮尉S修請求預(yù)測必要的維修時間。你能夠建立起一個預(yù)測方程嗎？3/11/2023 19Appliedfor2 電子 1 機(jī)械 0 2 電子 1 9 機(jī)械 0 8 電子 1電子 13/11/2023 20Appliedfor但是似乎可以看出有兩條接近平行的直線擬合這些散點(diǎn)。StatMBA05D1(2)建立維修時間 上次維修間隔 ,故障性質(zhì)的回歸方程? 第一個回歸方程? 第二個回歸方程? 解釋你得到的回歸方程！討論 x2的作用。? 二元比一元的判定系數(shù)增大許多。3/11/2023 22Appliedfor設(shè) x1是價格，還需要 2個虛擬變量： 回歸方程期望值表示為： 地區(qū) A方程： 地區(qū) B方程： 地區(qū) C方程：? 注意： k種狀態(tài) ,需要引入 k1個虛擬變量。StatMBA05D1三、廣義線性模型 有些復(fù)雜的曲線關(guān)系也可以用多元回歸方法擬合。公司管理人員想要對公司銷售人員的工作年限和天平的銷售數(shù)量之間的關(guān)系進(jìn)行研究。StatMBA05D1Reynolds公司天平銷售量與人員雇用月數(shù) StatMBA05D1（ 2）散點(diǎn)圖和一元回歸結(jié)果3/11/2023 26Appliedfor=()方程的顯著性也很高。從下頁殘差表和殘差圖看出有明顯非線性特征，考慮加入二次項(xiàng) StatMBA05D1Reynolds公司案例 殘差表殘差 StatMBA05D1Reynolds公司案例殘差圖3/11/2023 29AppliedforR2= Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat pvalueIntercept 雇用月數(shù) 月數(shù)平方 回歸方程為Sale+(Months)(Months)2()整個方程 F檢驗(yàn)的 p值為 ,無論系數(shù)和方程高度顯著通過檢驗(yàn)，下頁給出二階回歸的標(biāo)準(zhǔn)化殘差，相當(dāng)規(guī)范。StatMBA05D13/11/2023 31Appliedfor有負(fù)線性相關(guān)趨勢3/11/2023 32Appliedfor StatMBA05D14）一元回歸殘差分析殘差呈楔形，有隨汽車重量增加而增大的異方差趨勢。StatMBA05D15）因變量對數(shù)一元回歸分析E(lnY)?0+StatMBA05D16）因變量對數(shù)一元回歸分析殘差分析3/11/2023 36AppliedforStatMBA05D1四 .變量選取方法逐步回歸建立在向前選擇和向后消元的基礎(chǔ)之上。不少統(tǒng)計(jì)軟件都具有逐步回歸功能 ,例如 :SAS、 SPSS、Minitab、 StaPro等。StatMBA05D1 F檢驗(yàn) F 的模型再增加自變量 xk+1x1┅ xk xk+1刪除 xk+1)FF?[1,n(k+1)1]則應(yīng)該增加 (或不刪除 )xk+1,否則不應(yīng)增加 (或刪除 )xk+1。k=1則有3/11/2023 39AppliedforF檢驗(yàn)的巴特勒例題? 巴特勒例題的一元回歸和二元回歸方程分別為括號內(nèi)為變量系數(shù)的 p值()? F 檢驗(yàn)中的
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