線性回歸(異方差地診斷、檢驗和修補)—SPSS操作

1、實用標(biāo)準(zhǔn)文案線性回歸（異方差的診斷、檢驗和修補）SPSS操作首先擬合一般的線性回歸模型，繪制殘差散點圖。 步驟和結(jié)果如下：為方便，只做簡單的雙變量回歸模型，以當(dāng)前工資作為因變量，初始工資作為自變量。 （你們自己做的時候可以考慮加入其他的自變量，比如受教育程度等等）Analyze regression linear將當(dāng)前工資變量拉入dependent 框，初始工資進(jìn)入independent點擊上圖中的PLOTS，出現(xiàn)以下對話框：精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案以標(biāo)準(zhǔn)化殘差作為Y軸，標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值作為X 軸，點擊 continue ，再點擊 OK第一個表格輸出的是模型擬合優(yōu)度R2 ，為0.775 。調(diào)整后的擬合

2、優(yōu)精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案度為 0.774.第二個是方差分析，可以說是模型整體的顯著性檢驗。F 統(tǒng)計量為1622.1 ，P 值遠(yuǎn)小于 0.05 ，故拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型是顯著的。第三個是模型的系數(shù)，constant代表常數(shù)項，初始工資前的系數(shù)為1.909 ，t 檢驗的統(tǒng)計量為40.276 ，通過 P值，發(fā)現(xiàn)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為系數(shù)顯著異于0。以上是輸出的殘差對預(yù)測值的散點圖，發(fā)現(xiàn)存在喇叭口形狀，暗示著異方差的存在，故接下來進(jìn)行診斷，一般需要診斷異方差是由哪個自變量引起的，由于這里我們只選用一個變量作為自變量，故認(rèn)為異方差由唯一的精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案自變量“初始工資”引起。接下來做加權(quán)的最小二乘法，首先

3、計算權(quán)數(shù)。Analyze regression weight estimation再點擊 options ，精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案點擊 continue ，再點擊 OK，輸出如下結(jié)果：由于結(jié)果比較長，只貼出一部分，第二欄的值越大越好。所以挑出來的權(quán)重變量的次數(shù)為 2.7 。得出最佳的權(quán)重侯，即可進(jìn)行回歸。Analyze regression linear精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案繼續(xù)點擊 save，在上面兩處打勾，點擊continue ，點擊 ok精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案這是輸出結(jié)果，和之前同樣的分析方法。接下需要繪制殘差對預(yù)測值的散點圖，首先通過transform里的compute 計算考慮權(quán)重后的預(yù)測值和殘差。精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)文案以上