簡(jiǎn)單回歸與多重回歸分析詳解_第1頁(yè)
簡(jiǎn)單回歸與多重回歸分析詳解_第2頁(yè)
簡(jiǎn)單回歸與多重回歸分析詳解_第3頁(yè)
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簡(jiǎn)單回歸與多重回歸分析詳解演示文稿第一頁(yè),共89頁(yè)。優(yōu)選簡(jiǎn)單回歸與多重回歸分析第二頁(yè),共89頁(yè)。殘差圖方差不齊模型還有別的變量需要引入曲線關(guān)系方差齊、直線關(guān)系第三頁(yè),共89頁(yè)。Analyzeregressionlinear(線性回歸分析)可進(jìn)行以下幾個(gè)過(guò)程1、建立回歸方程;2、回歸方程的配合適度檢驗(yàn):包括回歸方程和回歸系數(shù)或偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)、殘差分析;3、直線回歸的區(qū)間估計(jì):包括總體回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì);當(dāng)x為某定值時(shí),估計(jì)值總體均數(shù)的可信區(qū)間和個(gè)體Y值的容許區(qū)間4、直線相關(guān)和偏相關(guān)分析。第四頁(yè),共89頁(yè)。第五頁(yè),共89頁(yè)。Linearregression對(duì)話框第六頁(yè),共89頁(yè)。Method:自變量篩選下拉菜單Enter:強(qiáng)迫引入法;全部自變量均引入方程Stepwise:逐步引入Remove:強(qiáng)迫剔除法backward:向后剔除法Forward:向前引入法第七頁(yè),共89頁(yè)。Statistics對(duì)話框獨(dú)立性檢驗(yàn)第八頁(yè),共89頁(yè)。Plots對(duì)話框第九頁(yè),共89頁(yè)。Options對(duì)話框第十頁(yè),共89頁(yè)。例題11-1操作步驟:

1、定義變量,輸入數(shù)據(jù)第十一頁(yè),共89頁(yè)。先檢驗(yàn)適用條件一、線性(散點(diǎn)圖):1、x與y2、x與非標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點(diǎn)圖(在多重回歸分析中,效率高于散點(diǎn)圖矩陣)步驟:graphs→scatter/Dot…→simplescatter第十二頁(yè),共89頁(yè)。第十三頁(yè),共89頁(yè)。非標(biāo)準(zhǔn)化殘差與自變量的散點(diǎn)圖(從上圖可見各點(diǎn)基本平均分布在0這條水平線的兩邊,沒(méi)有明顯偏正或偏負(fù)的趨勢(shì))第十四頁(yè),共89頁(yè)。二、正態(tài)性、方差齊性檢驗(yàn)1、正態(tài)性即殘差服從正態(tài)分布N(0,σ2)2、方差齊性即殘差的大小不隨所有變量取值水平的改變而改變(標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值和標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點(diǎn)圖)3、步驟:analyze→regression→linearplot第十五頁(yè),共89頁(yè)。正態(tài)性檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn)第十六頁(yè),共89頁(yè)。正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果:QQ圖上各點(diǎn)基本在直線上。第十七頁(yè),共89頁(yè)。從上圖可見,不論Y的標(biāo)化預(yù)測(cè)值如何變化,標(biāo)化殘差的波動(dòng)基本保持穩(wěn)定。第十八頁(yè),共89頁(yè)。四、獨(dú)立性:各觀測(cè)間相互獨(dú)立,即任兩個(gè)觀測(cè)殘差的協(xié)方差為0。步驟:通過(guò)linearregression過(guò)程statistics按鈕中的durbin-watson檢驗(yàn)進(jìn)行判斷。該統(tǒng)計(jì)量取值在0~4之間。一般若自變量數(shù)少于4個(gè),統(tǒng)計(jì)量接近2,基本上可以肯定殘差間相互獨(dú)立。第十九頁(yè),共89頁(yè)。第二十頁(yè),共89頁(yè)。2、分析

Analyze----regression---linearLinearregression對(duì)話框第二十一頁(yè),共89頁(yè)。Statistics對(duì)話框第二十二頁(yè),共89頁(yè)。散點(diǎn)圖1:因變量為Y軸

標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值為X軸第二十三頁(yè),共89頁(yè)。散點(diǎn)圖1:因變量為標(biāo)準(zhǔn)化殘差

標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值為X軸第二十四頁(yè),共89頁(yè)。保存以下新變量第二十五頁(yè),共89頁(yè)。描述性統(tǒng)計(jì):均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、例數(shù)第二十六頁(yè),共89頁(yè)。相關(guān)分析:Pearson相關(guān)系數(shù)0.964、單側(cè)檢驗(yàn)p值為<0.001第二十七頁(yè),共89頁(yè)。先是自變量納入模型情況的匯總第二十八頁(yè),共89頁(yè)。模型的簡(jiǎn)單匯總,包括R、R2,

調(diào)整R2

,第二十九頁(yè),共89頁(yè)。方差分析:p<0.001,說(shuō)明模型有意義(回歸系數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義)。:第三十頁(yè),共89頁(yè)。t檢驗(yàn)結(jié)果等(重要)

常數(shù)項(xiàng)=1106.788,回歸系數(shù)=61.423,直線回歸方程為

第一行:對(duì)截距a的檢驗(yàn),有意義。

第二行:對(duì)回歸系數(shù)b的檢驗(yàn),有意義。

回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤=4.881,總體回歸系數(shù)95%可信區(qū)間為(50.788,72.058)。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)=0.964,回歸系數(shù)t檢驗(yàn)的t值為12.584,p<0.001,可認(rèn)為兩變量之間有直線關(guān)系,第三十一頁(yè),共89頁(yè)。殘差統(tǒng)計(jì)結(jié)果:顯示預(yù)測(cè)值、標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)值等統(tǒng)計(jì)量的最小值、最大值、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差第三十二頁(yè),共89頁(yè)。第三十三頁(yè),共89頁(yè)。P-P圖第三十四頁(yè),共89頁(yè)。散點(diǎn)圖:Y軸:因變量,

x軸:標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值第三十五頁(yè),共89頁(yè)。散點(diǎn)圖:Y軸:標(biāo)準(zhǔn)化殘差,

X軸:標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值第三十六頁(yè),共89頁(yè)。顯示增加新變量第三十七頁(yè),共89頁(yè)。二、非線性回歸例11-6第三十八頁(yè),共89頁(yè)。第三十九頁(yè),共89頁(yè)。直線方程對(duì)數(shù)方程二次方程三次方程指數(shù)方程第四十頁(yè),共89頁(yè)。第四十一頁(yè),共89頁(yè)。多重線性回歸分析第四十二頁(yè),共89頁(yè)。研究一個(gè)因變量與多個(gè)影響因素之間的關(guān)系反應(yīng)變量:連續(xù)計(jì)量資料,正態(tài)隨機(jī)變量

——多重線性回歸第四十三頁(yè),共89頁(yè)。例13-1(第六版)為了研究有關(guān)糖尿病患者體內(nèi)脂聯(lián)素水平的影響因素,某醫(yī)師測(cè)定30名患者的體重指數(shù)BMI(kg/m2)、病程LEP(ng/ml)、空腹血糖FPG(mmol/l)及脂聯(lián)素水平。第四十四頁(yè),共89頁(yè)。例13-1:1、定義變量,輸入數(shù)據(jù)第四十五頁(yè),共89頁(yè)??疾炀€性1、散點(diǎn)圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點(diǎn)圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter第四十六頁(yè),共89頁(yè)。第四十七頁(yè),共89頁(yè)。第四十八頁(yè),共89頁(yè)。第四十九頁(yè),共89頁(yè)。第五十頁(yè),共89頁(yè)。第五十一頁(yè),共89頁(yè)。選擇enter,(選入全部變量)第五十二頁(yè),共89頁(yè)。第五十三頁(yè),共89頁(yè)。描述第五十四頁(yè),共89頁(yè)。兩兩相關(guān)(簡(jiǎn)單相關(guān))第五十五頁(yè),共89頁(yè)。模型的基本情況第五十六頁(yè),共89頁(yè)。四個(gè)自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤第五十七頁(yè),共89頁(yè)。方差分析結(jié)果,模型有意義第五十八頁(yè),共89頁(yè)。系數(shù)(回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值)第五十九頁(yè),共89頁(yè)。多重共線性診斷

一般,容忍度(Tolerance)—小于0.1時(shí),嚴(yán)重共線性

方差膨脹因子VIF(Varianceinflationfactor)—一般不應(yīng)大于5,或大于10第六十頁(yè),共89頁(yè)。2、分析Analyze----regression---linear

因變量:脂聯(lián)素

自變量:其他四個(gè)變量全部選入

method:選擇逐步stepwise第六十一頁(yè),共89頁(yè)。第六十二頁(yè),共89頁(yè)。第六十三頁(yè),共89頁(yè)。模型基本情況(每一步引入模型的變量,納入、剔除自變量的水準(zhǔn)0.05、0.10)第六十四頁(yè),共89頁(yè)。模型概況

第一行,引入一個(gè)變量

第二行,引入兩個(gè)變量第六十五頁(yè),共89頁(yè)。方差分析

1,引入一個(gè)變量

2,引入兩個(gè)變量第六十六頁(yè),共89頁(yè)。第六十七頁(yè),共89頁(yè)。第六十八頁(yè),共89頁(yè)。第六十九頁(yè),共89頁(yè)。例12-1(第七版)第七十頁(yè),共89頁(yè)。1、定義變量,輸入數(shù)據(jù)第七十一頁(yè),共89頁(yè)。考察線性1、散點(diǎn)圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點(diǎn)圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter第七十二頁(yè),共89頁(yè)。第七十三頁(yè),共89頁(yè)。graphs→scatter/Dot…→simplescatter第七十四頁(yè),共89頁(yè)。第七十五頁(yè),共89頁(yè)。第七十六頁(yè),共89頁(yè)。Analyze----regression---linear

linearregression對(duì)話框

選擇enter,(選入全部變量)第七十七頁(yè),共89頁(yè)。第七十八頁(yè),共89頁(yè)。描述第七十九頁(yè),共89頁(yè)。兩兩相關(guān)(簡(jiǎn)單相關(guān))第八十頁(yè),共89頁(yè)。模型的基本情況第八十一頁(yè),共89頁(yè)。四個(gè)自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤第八十二頁(yè),共89頁(yè)。方差分析結(jié)果,模型有意義第八十三頁(yè),共89頁(yè)。系數(shù)(回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值)第八十四頁(yè),共89頁(yè)。

多重共線性診斷

一般容忍度(Tolerance)等于1-R2,越小共線性越嚴(yán)重,

方差膨脹因子VIF(Varianceinflationfactor)等于容忍度的倒數(shù)—大于10時(shí)提示共線性嚴(yán)重,

特征根(Eigenvalue)為0

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