多元回歸地例子與結(jié)果說明書

1、實用標準文案本文的目的就是將一個簡單的分析結(jié)果描述出來，不僅方便學(xué)習(xí)，也方便觀看。以下是直線回歸的例子，數(shù)據(jù)如下。體長胸圍體重151.5186462156.2186496146193458136.1193463146.2172388149.8188485155197456144.5175392147.2175398145.2185437138172378142.5192446141.5180396149183426154.2193506152187457158190506146.8189455147.3183478151.3191454整套數(shù)據(jù)是從生物統(tǒng)計學(xué)中的一個例子中得到的，現(xiàn)實生活中不可

2、能這么理想，這里只是舉例。數(shù)據(jù)是 20 頭黃牛的體重，胸圍，體長的數(shù)據(jù)，目的就是建立體重（因變量）對胸圍和體長（自變量）的回歸方程。本人所用的方法就是全部都是默認，只是將統(tǒng)計量對話框中的所有復(fù)選框全選。即是是外行，也照樣能用 SPSS分析。但是，結(jié)果就必須能看懂，知道各個統(tǒng)計量是什么意思才能用來分析。所以，本人的原則就是，操作是手段，次要的，而結(jié)果是重要的。但是，許多書都是對結(jié)果輕描淡寫，但是幾句話卻蘊藏著方法。精彩文檔描述性統(tǒng)計量均值標準 偏差N體重446.850039.3864520體長147.91505.8125320胸圍185.50007.4091020表示自變量與因變量間線性關(guān)系密切

3、程度的指標，取值范圍 01. 值越接近 1，線性關(guān)系越強，本例為 0.828 線性關(guān)系比較強模型RR方調(diào)整R方標準估計的誤差1.858 a.735.70421.42079a. 預(yù)測變量 : (常量 ), 胸圍 , 體長。b. 因變量 : 體是重解釋回歸模型中自變量的變異在因變量變異中所占的比例，多云回歸判定系數(shù)的值會隨著進入方程的自變量個數(shù)或樣本容量的大小的增加而增加，為了消除影響，引進調(diào)整 R 方。本例中調(diào)整 R 方小于R方。實用標準文案就是方差的平方根，是一種離散趨勢的度量。 本例中體重的標準偏差最大與 R 方有相同的模型匯總 b數(shù)值更改統(tǒng)計量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改Durbin-Watson.73523.618217.0002.536在對回歸模型診斷時，需要診斷回歸模型中誤差項的獨立性，如果誤差項不獨立，那么對回歸模型的任何估計與假設(shè)所作出的結(jié)論都是不可靠的。診斷的參數(shù)為DW ，取值范圍為 0D4. 統(tǒng)計學(xué)意