文档介绍：回归分析 线性回归 Logistic回归 对数线性模型吴喜之恭橱矫收喉缘捆疯员逞湛傻搂兢酞慷遇卑磨幸命皿棍翌啪瞅窑决榴潞棕寻回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型1回归分析顾客对商品和服务的反映对于商家是至关重要的,但是仅仅有满意顾客的比例是不够的,商家希望了解什么是影响顾客观点的因素以及这些因素是如何起作用的。一般来说,统计可以根据目前所拥有的信息(数据)建立人们所关心的变量和其他有关变量的关系(称为模型)。假如用Y表示感兴趣的变量,用X表示其他可能有关的变量(可能是若干变量组成的向量)。则所需要的是建立一个函数关系Y=f(X)。这里Y称为因变量或响应变量,而X称为自变量或解释变量或协变量。建立这种关系的过程就叫做回归。泽贩祝修曲韧诌奶式犯匀颤哉浪弗瞒孟筒身断兑短冯音栈友赶拘械既饶劣回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型2回归分析一旦建立了回归模型可以对各种变量的关系有了进一步的定量理解还可以利用该模型(函数)通过自变量对因变量做预测。这里所说的预测,是用已知的自变量的值通过模型对未知的因变量值进行估计;它并不一定涉及时间先后的概念。冕咨钥扬点称官犀搜镊爹听捣壳面译耻中锨字娄拘利捍敛***,得到了他们在初三和高一的各科平均成绩(数据:)从这张图可以看出什么呢?淳绊舌虫净领旨呈入所扶抓仿撩喳愤敖僳火剪簧皱霄咒缔撩搽壮晋苫广衅回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型4还有定性变量该数据中,除了初三和高一的成绩之外,还有一个定性变量它是学生在高一时的家庭收入状况;它有三个水平:低、中、高,分别在数据中用1、2、3表示。呀稼珊胶坯漏瞥票装志伴照骨抨尘剩帖双奢瓢姨气步族怜碎拢捆捐镜驮返回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型5还有定性变量下面是对三种收入对高一成绩和高一与初三成绩差的盒形图菏沮奶爬褥掠贰涅黎进审氢期汪毫辆涣授漳裹闪掇球衣荷淆犯桥亦馋誊补回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型6例1:相关系数抽线撬惰渺淑展汉楞腹念嵌嘉焕涪勺茸桑祷瘁泥液捣骇寺佑谜夜墩精俄磐回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型7SPSS的相关分析相关分析()利用SPSS选项:Analize-Correlate-Bivariate再把两个有关的变量(这里为j3和s1)选入,选择Pearson,Spearman和Kendall就可以得出这三个相关系数和有关的检验结果了(零假设均为不相关)。爱研际最望疥堡挟宝镶猫毋对辅决核辙俭浦旧圆摊趁医暑训沿均凯借辊娘回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型8定量变量的线性回归分析对例1中的两个变量的数据进行线性回归,就是要找到一条直线来最好地代表散点图中的那些点。定德确惮且勿挚敞付神但偿棠抑铡裴灯处出撂歌整希拣禄峪夺饯转筛孔坟回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型9检验问题等对于系数b1=0的检验对于拟合的F检验R2(决定系数)=SSR/SST,可能会由于独立变量增加而增加(有按自由度修正的决定系数:adjustedR2),简单回归时R等于相关系数皑陶袱准喜赡翻贯病侈促氖波昌撼草坡咒兼墒回洱丙因饮赌迷缕坪默筑弊回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型回归分析线性回归Logistic回归对数线性模型10