多元回歸ppt課件(2)-閱讀頁
2025-05-13 23:20本頁面
【正文】 提出假設(shè) ? H0： bi = 0 (自變量 xi 與 因變量 y 沒有線性關(guān)系 ) ? H1： bi ? 0 (自變量 xi 與 因變量 y有線性關(guān)系 ) 2. 計算檢驗的統(tǒng)計量 t 3. 確定顯著性水平 ?，并進行決策 ? ? t?t??2，拒絕 H0； t?t??2，不拒絕 H0 30 18 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS 回歸系數(shù)的推斷 (置信區(qū)間 ) ?回歸系數(shù)在 1?置信水平下的置信區(qū)間為 isknti b?b ?2 )1(? ???回歸系數(shù)的抽樣標(biāo)準(zhǔn)差 30 19 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS 三、線性關(guān)系檢驗 1. 檢驗因變量與所有自變量之間的線性關(guān)系是否顯著 2. 也被稱為 總體的顯著性 檢驗 3. 檢驗方法是將回歸均方 (MSR)同殘差均方(MSE)加以比較 ， 應(yīng)用 F 檢驗 來分析二者之間的差別是否顯著 ? 如果是顯著的 ， 因變量與自變量之間存在線性關(guān)系 ? 如果不顯著 ， 因變量與自變量之間不存在線性關(guān)系 30 20 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS 線性關(guān)系檢驗 1. 提出 假設(shè) ? H0： b1?b2??? bk=0 線性關(guān)系不顯著 ? H1： b1， b2， ? bk至少有一個不等于 0 2. 計算 檢驗統(tǒng)計量 F 3. 確定 顯著性水平 ?和分子自由度 k、分母自由度nk1找出臨界值 F ? 4. 作出 決策：若 FF ?，拒絕 H0 30 21 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS 變量選擇與逐步回歸 30 22 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS 變量選擇過程 1. 在建立回歸模型時 ， 對自變量進行篩選 2. 選擇自變量的原則是對統(tǒng)計量進行顯著性檢驗 ? 將一個或一個以上的自變量引入到回歸模型中時 ， 是否使得殘差平方和 (SSE)有顯著減少 。然后考察 p(pk)個去掉一個自變量的模型 (這些模型中每一個都有 k1個自變量 )，使模型的 SSE值減小最少的自變量被挑選出來并從模型中剔除 2. 考察個再去掉一個自變量的模型 (這些模型中每一個都有 k2個的自變量 )，使模型的 SSE值減小最少的自變量被挑選出來并從模型中剔除 3. 如此反復(fù)進行，一直將自變量從模型中剔除，直至剔除一個自變量不會使 SSE顯著減小為止 30 25 統(tǒng)計學(xué)STATISTICS 逐步回歸 (stepwise regression) 1. 將向前選擇和向后剔除兩種方法結(jié)合起來篩選自變量 2. 在增加了一個自變量后 ， 它會對模型中所有的變量進行考察 ， 看看有沒有可能剔除某個
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