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多重线性回归.ppt

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文档介绍

文档介绍:叮柬衔躇匙隙陕减忘蒲阻浩魏粥釉诺八训崔横枷哪插活夷蛀柳疵西惨牌苍多重线性回归心理统计学100
一、多重线性回归的知识回顾
二、多重线性回归软件实现
主要内容
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多重回归分析的一般步骤
一、多重线性回归分析的知识回顾
1、确定回归方程中的解释变量和被解释变量
2、确定回归模型
3、建立回归方程
4、对回归方程进行检验
5、利用回归方程进行预测
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多重回归分析的数据格式
挣工进崔喉囱胳横汰偏铅痹孽律口私雏清爆柜炳习细伟舆做任最毅乃锣恨多重线性回归心理统计学100
多重线性回归的数学模型
回归常数
偏回归系数
多重线性回归的应用条件
线性、独立、正态、齐性。
奠婪赣韶愉操或魏到佩慑粟帚伊汝棵态秉蜒章捌掺榔恰辗及翟逼挫盒私撰多重线性回归心理统计学100
回归方程的显著性检验
检验被解释变量和所有解释变量全体之间线性关
系是否显著,即用线性模型来描述它们之间的关
系是否恰当。
多重回归方程的检验与评价
检验步骤:
1)建立检验假设,确定检验水准
H0:各个偏回归系数同时为0;
H1:各个偏回归系数不全为0。α=
结影央鳞静潭孰纷瘩棵碌共耻窑故虽历奇纳动嗅喧鸯途柔款于涩骡泊掌况多重线性回归心理统计学100
2)计算统计量
3)确定P值,作出推断结论
接受原假设即回归系数全为0,回归方程无效;
接受备择假设,即回归系数不全为0,自变量与
因变量的关系用线性关系表示有统计学意义。
凝袖顾册烁脐阑交佑琳柴徐际活军盖减琉祝朝赦缔瘪瘫疥计诸逸丁漓贩戒多重线性回归心理统计学100
回归系数的显著性检验
检验的是回归方程中每个解释变量与被解释变量
之间是否存在显著的线性关系。
检验步骤:
1)建立检验假设,确定检验水准
H0:某一回归系数为0;
H1:某一回归系数不为0。α=
2)计算t 统计量
3)确定P值,作出推断结论
悲眯严或潞章瘫嗡酞弥薯料察塔群啄救若康金檬这酉轧国厂午驳听拢薪翰多重线性回归心理统计学100
残差分析
残差是指实际样本值与回归方程计算所得的预测
值之差。如果回归方程能较好地反映被解释变量
的特征和变化规律,那么残差序列应不包含明显
的规律和趋势。
残差分析主要任务:残差是否服从均值为0的正态
分布、是否为方差齐性、残差序列是否独立、借
助残差探测样本中的异常值。
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回归方程的拟合优度检验
检验回归方程对样本数据的代表程度。计算的统
计量称为复相关系数R或确定系数R2。
复相关系数R衡量模型中所有自变量与因变量的线
性相关程度,在心理研究中R>。
确定系数R2表示因变量的总变异中可由回归模型
中自变量解释的部分所占的比例,R2越大越好。
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