文档介绍：第五讲 多元统计 多元线性回归分析
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模型概述
显著性检验 应用举例
第二页，共10页。
多元线性回归模型概述
一个变量受多个变量的影响在现实中多见，如，人的体重与身高、胸围； 第五讲 多元统计 多元线性回归分析
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模型概述
显著性检验 应用举例
第二页，共10页。
多元线性回归模型概述
一个变量受多个变量的影响在现实中多见，如，人的体重与身高、胸围；血压值与 年龄、性别、劳动强度、饮食****惯、 吸烟状况、家族史；快递费与重量、运送距 离。
一个因变量（被解释变量）与多个自变量（解释变量）之间设定的是线性关系
多元线性回归模型一般形式为：
Y b0 b1 X1 b2 X 2 bk Xk
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多元线性回归模型概述
^
B ( X T X )1 X TY
模型假设：一解释变量 Xi 是确定性变量，不是随机变量；解释变量之间互不相关，即无多重 共线性；随机误差项不存在序列相关关系；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项 服从0均值、同方差的正态分布。
最小二乘估计
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（F检验）：检验Y与解释变量X1, X2..Xk之间的（整体来讲）线性关系是否显著。
（t检验）：回归方程显著，并不意味着每个解释变量对因变量Y的影响都重要。
显著性检验
：
SST
R2 SSR
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例 某品种水稻糙米含镉量y(mg/kg)与地上部生物量x1(10g/盆)及土壤含 镉量x2(100mg/kg)的8组观测值如下表。试建立多元线性回归模型。
应用举例
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SAS程序
/*数据段*/
data ex; /*表示建立的数据集为ex*/
input x1-x2 y@@; /*@@表示连续输入数据*/ cards;
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