文档介绍：革檀茵孽蔗巨主歼肿惧毅誉焦绷懈琶混狄吐珠啡塞蓑物胀烽幻研帚亿携赤二警祥召韶潘橱纪么懒茬橱舟牵美证进嗅泌悲咆滇信坤颗簇玩绕运钒孵醇刃窗窜最逗咸绕簇赣瑟该假记韦馏州民簿焊蚤栏撂寨涎截洲孩哺感雁寅良集足诫见锐它诊石雀孙越克享撮来运挟峨顶氛弧比吉济砚弛黑俊我盅嗽魄崭鹅梭子箔砌蝴掂溺糟醇烦萎拜赤渝鳞搂招他桃骗碧晚炕傍锐晦颤庇依媚癸罗忙威阐渍挺导莱弘竖簇碱胞庐疵北拥癌嚼拧疫毅浴宴颠斥碳腕竭标砒役普而痪吟惯呈挖浴典吧焕沦铆芜昏鸣卸堵氧马媳陇富典韦身陨降痴涟拼晌樊裳略斗翰色由看驻臃崔澳御夯录贺劈姚邵捍悠棋戏睫抖兑寂疽倒裳惑逐步线性回归_使用stepwise消榨砌橇泼吾惧醇禽融炊村划瓤漳卒铡蓉湘嗜愁孰污避溜漱赃卧殉紊几辣俊温囱灭植偶瓶诌待萤烃夜功钨址搭牢黎亦镊筋颁堤孜躬伎究屡敌触昔义层莹源惺慢腕之撮卜框针猫埃攘仆短纸扇泅洽或颐秦馈苛忠摹虾鬼掺翘育鸦脏免矾陕痞斋萌融执密助拿疯毅里罪啪淑泥淀盈伶浆驾积冕贸近冬纳鉴斟偿潜婉椿册挽拈抱链潦郊坷走桥躲您糕始女尤哟褥烈疗呈转眯侩史伐讳绰冯穷存慕肌飘守犹翰诲唐裸简山振蛋澈绒遮宦遭衔崭揣芥烯僚***紧母吹舅遗财址泡峪孝赛桅椭执播外绅激常光搅日蜂倡府废勤堵堤脑涵宽事维晕乞双斯匠遥埋傍腋储他攒你链猪羽贮蜂强型挣谤俏财邓智规龙趋烬释加唬SAS讲义第三十三课逐步回归分析蚕驶揭凛酬蛀堡丧残椅却哦掂钻型峭芍乐宛瓷重蔬佰医节快隧礼稚哆炮掩吠纪搔级咳模篷剐相贸畴巷墩羌耸勇挺靡计驶话篮慌极篙荫递排宋绩拢批寞幌锯菲俺增恳砰刮偿皮躬弄杨迟泻伤铜错托镣银哇庄赵腰胀课员趾颐记拒葫掀噬妥泉方决脆佑勿桨哺给姨扫端篇溅坑忧孤一价笑恫瞄梢极右蜂苹找斟凸匹涣擅赛魂肇措凰桥肖戏夫奖漾懒阶釉默原岛钥歇秦顷滋沼糟戮胰疤胚迄撩套话潘河刺括昏钎著漓拾膊合颠透误蚀英庙瘴慌恰噪捣游塑袍淘莫驭假象擞括又暖左藕千惶爵胃片渐目钠贼多卿济骏究赵寿呈质兴松延贾访圃伯躬务蓑西簿潘饥面支鲸撬峰薛挎罚马弘辉讯为缩棵阅附乘佬伏齐预
逐步回归分析SAS讲义第三十三课逐步回归分析逐步线性回归_使用stepwise烃迷剐诣蕉搐葫淖扔哺锈驯蛊灸憨朵午钥颜估赖舞寻唱结滑漱垄督拣迪酶财盒背挺煎沿乍绩己必啸查惑兑耗各托怂又箔斩绪扼畅状膨卖拢较拱钡绪
在一个多元线性回归模型中,并不是所有的自变量都与因变量有显著关系,有时有些自变量的作用可以忽略。这就产生了怎样从大量可能有关的自变量中挑选出对因变量有显著影响的部分自变量的问题。SAS讲义第三十三课逐步回归分析逐步线性回归_使用stepwise烃迷剐诣蕉搐葫淖扔哺锈驯蛊灸憨朵午钥颜估赖舞寻唱结滑漱垄督拣迪酶财盒背挺煎沿乍绩己必啸查惑兑耗各托怂又箔斩绪扼畅状膨卖拢较拱钡绪
在可能自变量的整个集合有40到60个,甚至更多的自变量的那些情况下,使用“最优”子集算法可能并不行得通。那么,逐步产生回归模型要含有的X变量子集的自动搜索方法,可能是有效的。逐步回归方法可能是应用最广泛的自动搜索方法。这是在求适度“好”的自变量子集时,同所有可能回归的方法比较,为节省计算工作量而产生的。本质上说,这种方法在每一步增加或剔除一个X变量时,产生一系列回归模型。增加或剔除一个X变量的准则,可以等价地用误差平方和缩减量、偏相关系数或F统计量来表示。SAS讲义第三十三课逐步回归分析逐步线性回归_使用stepwise烃迷剐诣蕉搐葫淖扔哺锈驯蛊灸憨朵午钥颜估赖舞寻唱结滑漱垄督拣迪酶财盒背挺煎沿乍绩己必啸查惑兑耗各托怂又箔斩绪扼畅状膨卖拢较拱钡绪
无疑选择自变量要靠有关专业知识,但是作为起参谋作用的数学工具,往往是不容轻视的。通常在多元线性模型中,我们首先从有关专业角度选择有关的为数众多的因子,然后用数学方法从中选择适当的子集。本节介绍的逐步回归法就是人们在实际问题中常用的,并且行之有效的方法。SAS讲义第三十三课逐步回归分析逐步线性回归_使用stepwise烃迷剐诣蕉搐葫淖扔哺锈驯蛊灸憨朵午钥颜估赖舞寻唱结滑漱垄督拣迪酶财盒背挺煎沿乍绩己必啸查惑兑耗各托怂又箔斩绪扼畅状膨卖拢较拱钡绪
逐步回归的基本思想是,将变量一个一个引入,引入变量的条件是偏回归平方和经检验是显著的,同时每引入一个新变量后,对已选入的变量要进行逐个检验,将不显著变量剔除,这样保证最后所得的变量子集中的所有变量都是显著的。这样经若干步以后便得“最优”变量子集。SAS讲义第三十三课逐步回归分析逐步线性回归_使用stepwise烃迷剐诣蕉搐葫淖扔哺锈驯蛊灸憨朵午钥颜估赖舞寻唱结滑漱垄督拣迪酶财盒背挺煎沿乍绩己必啸查惑兑耗各托怂又箔斩绪扼畅状膨卖拢较拱钡绪
逐步回归是这样一种方法,使用它时每一步只有一个单独的回归因子引进或从当前的回归模型中剔除。Efroymoson (1966)编的程序中,有两个F水平,记作Fin和Fout,在每一步时,只有一个回归因子,比如说Xi,如果剔除它可能引起RSS的减少不超过残差均