逐步回歸分析課件

多元逐步回歸方法的基本思路：自動(dòng)地從大量的可供選擇的變量中選取最重要的變量，據(jù)以建立回歸分析的預(yù)測(cè)或者解釋模型。

變量選取的根據(jù)是自變量對(duì)因變量作用程度的大?。罕Ａ糇饔贸潭却蟮淖兞浚蕹饔眯〉淖兞?。是否選取一個(gè)變量，定量判據(jù)之一就是相關(guān)系數(shù)。假定有m個(gè)自變量，1個(gè)因變量（用y表示），則全部變量（包括自變量和因變量）之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以表作§6.1基本原理多元逐步回歸方法的基本思路：自動(dòng)地從大量的可供選根據(jù)相關(guān)系數(shù)定義一個(gè)自變量的“貢獻(xiàn)”系數(shù)——按照貢獻(xiàn)系數(shù)的大小決定一個(gè)自變量的去留。式中Pj表示第j個(gè)自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)系數(shù)，Rjy

表示第j個(gè)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)，Rjj表示相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上第j行第j列元素(j=1,2,…,m)。根據(jù)相關(guān)系數(shù)定義一個(gè)自變量的“貢獻(xiàn)”系數(shù)——按照貢獻(xiàn)系數(shù)的大——第l步計(jì)算的貢獻(xiàn)系數(shù)表示為在逐步回歸分析過程中，我們不僅要引入貢獻(xiàn)最大的自變量，同時(shí)要考慮剔除貢獻(xiàn)最小的因變量。因此，變量的存留與否又涉及到另一個(gè)統(tǒng)計(jì)判據(jù)——F檢驗(yàn)。設(shè)定一個(gè)顯著性水平α，查F檢驗(yàn)表，找到F檢驗(yàn)的臨界值Fα。在第l步計(jì)算中，假如第v個(gè)自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)最大，數(shù)值為——第l步計(jì)算的貢獻(xiàn)系數(shù)表示為在逐步回歸分析過根據(jù)F檢驗(yàn)來判斷該自變量是否應(yīng)該被引入模型。式中h為尚且沒有被引入模型的變量序號(hào)，v

為選出的變量對(duì)應(yīng)的原始變量序號(hào)（v=1,2,…,m）。計(jì)算變量引入的F值判斷公式如下式中n為樣品個(gè)數(shù)，l為計(jì)算步驟數(shù)，

為第v個(gè)變量第l步的貢獻(xiàn)系數(shù)，Ryy為因變量的自相關(guān)系數(shù)。根據(jù)F檢驗(yàn)來判斷該自變量是否應(yīng)該被引入模型。式中h為尚且如果Fin>Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變量可以被引入模型，否則不要引入。——在第l步計(jì)算中，如果第v個(gè)自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)為——?jiǎng)t可以根據(jù)F檢驗(yàn)來判斷該自變量——包括已經(jīng)引入的變量——是否應(yīng)該被剔除。計(jì)算變量剔除的F值判斷公式如下如果Fin>Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變量可如果Fout≤Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變量應(yīng)該被剔除，否則就要保留。在整個(gè)逐步回歸計(jì)算過程中，變量的引入和剔除在兩端同時(shí)進(jìn)行。像這樣循環(huán)往復(fù)地計(jì)算，直到所有該引入的變量都被引入，該剔除的變量均被剔除為止。如果Fout≤Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變6.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備§6.2計(jì)算方法借助一個(gè)簡單的實(shí)例說明逐步回歸分析的方法。問題是山東省淄博市旅游業(yè)的發(fā)展分析，我們想搞清楚哪些因素影響淄博市的旅游總收入（表6-2-1）。所能考慮的因素包括：國內(nèi)游客數(shù)量、海外游客數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和人均GDP數(shù)量（m=4）。從1995年到2004年一共10個(gè)年份的數(shù)據(jù)（n=10）。6.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備§6.2計(jì)算方法借助一個(gè)簡這些因素都與旅游業(yè)總收入具有明確的關(guān)系。而且，作為自變量，它們彼此之間也有很強(qiáng)的關(guān)系。如果將這四個(gè)變量全部引入模型，就會(huì)導(dǎo)致多重共線性的問題。為了得到簡約、可靠的模型，需要借助逐步回歸分析技術(shù)。這些因素都與旅游業(yè)總收入具有明確的關(guān)系。而且，作逐步回歸分析課件為了更為有效地說明問題，我們對(duì)表6-2-1的變量排列順序稍作調(diào)整（表6-2-2）為了更為有效地說明問題，我們對(duì)表6-2-1的變利用表6-2-2的數(shù)據(jù)，容易計(jì)算相關(guān)系數(shù)，得到矩陣如下（表6-2-3）。逐步回歸計(jì)算就是從這種相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)的。將這個(gè)矩陣記為利用表6-2-2的數(shù)據(jù)，容易計(jì)算相關(guān)系數(shù)，得到首先設(shè)定F統(tǒng)計(jì)量的臨界值。取顯著性水平α=0.05，我們有m=4個(gè)自變量，n=10個(gè)觀測(cè)值。不妨取回歸自由度為4、剩余自由度為n-m-1=10-4-1=5的臨界值為我們引入變量的F值下限，即取Fc(in)=5.192。另一方面，假定一個(gè)變量被淘汰，則有m’=3。我們?nèi)★@著性水平α=0.05、回歸自由度為3、剩余自由度為n-m’-1=10-3-1=6的F臨界值為剔除一個(gè)變量的上限，即取Fc(out)=4.757。首先設(shè)定F統(tǒng)計(jì)量的臨界值。取顯著性水平α=0.這一步的計(jì)算可以分解為如下幾個(gè)步驟。6.2.2第一輪計(jì)算（1）計(jì)算自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)這一步的計(jì)算可以分解為如下幾個(gè)步驟。6.2.2第一輪計(jì)算（（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)顯然，等于0.98246最大，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=1。因此，首先考慮引入的變量是國內(nèi)游客數(shù)量x1；

等于0.92574最小，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=4。故這一步可以考慮將人均GDP即變量x4剔除。國內(nèi)游客數(shù)量這個(gè)變量是否能被引入模型，還要進(jìn)行一次F檢驗(yàn)。對(duì)于我們的問題，n=10，現(xiàn)在計(jì)算第l=1步。（3）計(jì)算變量引入和剔除的F統(tǒng)計(jì)量（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)顯然，逐步回歸分析課件根據(jù)這個(gè)數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我們?cè)O(shè)定的臨界值Fc(in)=5.192，因此變量x1可以被引入模型。根據(jù)這個(gè)數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我們?cè)O(shè)定的臨界值Fc(in接下來考慮排除貢獻(xiàn)系數(shù)最小的變量。但是否排除，要視Fout值而定。根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果，0.92574最小，由式下面公式這個(gè)數(shù)值高于剔除變量的F臨界值4.757，因此第一步不能剔除。接下來考慮排除貢獻(xiàn)系數(shù)最小的變量。但是否排除，要作為對(duì)比，可以計(jì)算出所有變量的F變化值。例如，對(duì)于第二個(gè)變量“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”，變量引入和剔除的F值分別為作為對(duì)比，可以計(jì)算出所有變量的F變化值。例如，（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將化為假定第v個(gè)變量在第l步被引入，則相關(guān)系數(shù)矩陣的第v個(gè)元素稱為主元。矩陣變換是圍繞主元進(jìn)行的。相關(guān)系數(shù)矩陣的變換公式如下（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將化為假定第v式中j、k分別為相關(guān)系數(shù)矩陣的行列編號(hào)。根據(jù)這個(gè)公式，第一步應(yīng)該改變非主元所在的行、列的元素（j≠v,k≠v），第二步改變主元所在的行的元素（j=v,k≠v），第三步改變主元所在的列的元素（j≠v,k=v），第四步改變主元本身（j=v,k=v）。式中j、k分別為相關(guān)系數(shù)矩陣的行列編號(hào)。根據(jù)這個(gè)——首先變換非主元所在的行和列的元素。我們的主元在第j=1行、第k=1列，故非主元所在的元素為1行、1列以外的元素。例如——首先變換非主元所在的行和列的元素。我們的主元在第j=1行其余計(jì)算依此類推。其余計(jì)算依此類推。——其次改變主元所在行的元素。我們的主元在第j=1行，故改變第1行的元素。例如——其次改變主元所在行的元素。我們的主元在第j=1行，故改變——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在第k=1列，故改變第1列的元素。例如——最后改變主元所在的元素。對(duì)于本輪計(jì)算，主元實(shí)際不變：——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在第k=1列，故改變這樣，我們得到矩陣在這個(gè)矩陣中，第1行最后一列的元素可以用于建立一元線性回歸模型。如果我們只打算引入一個(gè)關(guān)系最密切的變量，則在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的情況下，可以建立如下模型這樣，我們得到矩陣在這個(gè)矩陣中，第1行最后一列的6.2.3第二輪計(jì)算（1）計(jì)算自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)6.2.3第二輪計(jì)算（1）計(jì)算自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)從上面的計(jì)算結(jié)果可以看出，不考慮已經(jīng)被引入模型的第一個(gè)變量，在剩余變量中0.01305為最大，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=3。因此，第二次可能引入的變量是海外游客數(shù)量x3。同時(shí)，0.00043為最小，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=4，可以考慮將其剔除。（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)從上面的計(jì)算結(jié)（3）計(jì)算變量引入和剔除的F統(tǒng)計(jì)量海外游客數(shù)量能否被引入模型，依然需要借助F檢驗(yàn)判決?，F(xiàn)在計(jì)算第l=2步，因此應(yīng)有這個(gè)數(shù)值大于我們?cè)O(shè)定的臨界值Fc(in)=5.192，因此變量x3可以被引入模型。當(dāng)我們引入x1的時(shí)候，F(xiàn)值為448.035；現(xiàn)在引入x3，F(xiàn)值在原來的基礎(chǔ)上增加了20.359。（3）計(jì)算變量引入和剔除的F統(tǒng)計(jì)量海外游客數(shù)量能在沒有被引入也沒有被排除的變量中，找到最小貢獻(xiàn)系數(shù)，考慮剔除相應(yīng)的變量。但是是否剔除，依然要視Fout值而定。根據(jù)上面的計(jì)算結(jié)果，第四個(gè)變量“人均GDP”的貢獻(xiàn)系數(shù)0.00043最小，其Fout值為因此，這個(gè)變量可以被剔除，不再考慮它的引入。在沒有被引入也沒有被排除的變量中，找到最小貢獻(xiàn)系作為對(duì)比，不妨計(jì)算所有變量的F值，例如對(duì)于第二個(gè)變量“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”，我們有為方便比較，給出全部的F變化值，以供判斷之用。全部計(jì)算結(jié)果列表如下（表6-2-6）?？梢钥闯觯呀?jīng)引入的x1的Fout值很高，當(dāng)然不能剔除。作為對(duì)比，不妨計(jì)算所有變量的F值，例如對(duì)于（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將

化為

——首先變換非主元所在的行和列的元素。我們的主元在第j=3行、第k=3列，故非主元所在的元素為3行、3列以外的元素。例如——其次改變主元所在行的元素。我們的主元現(xiàn)在在第j=3行，故改變第3行的元素。例如（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將化為——首先變——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在第k=3列，故改變第1列的元素。例如——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在——最后改變主元所在的元素這樣，我們得到相關(guān)矩陣——最后改變主元所在的元素這樣，我們得到相關(guān)矩陣6.2.4第三輪計(jì)算基于第二個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣的變換結(jié)果計(jì)算各個(gè)自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)系數(shù)，方法與前面兩輪完全一樣。不同的是，每一步計(jì)算都是針對(duì)新的相關(guān)系數(shù)矩陣變換結(jié)果進(jìn)行的。計(jì)算的貢獻(xiàn)系數(shù)如表6-2-8所示，這一次第二個(gè)變量“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”的貢獻(xiàn)系數(shù)0.00126為最大。6.2.4第三輪計(jì)算基于第二個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣的變但是，F(xiàn)in值2.33927沒有達(dá)到被引入的標(biāo)準(zhǔn)，而Fout值1.94939則達(dá)到被剔除的標(biāo)準(zhǔn)。如果我們繼續(xù)引入新的變量，F(xiàn)值的變化將會(huì)很小，或者說F值的增加量很不顯著。因此，可以考慮中止引入變量的計(jì)算，不再在模型中添加其他變量。至于已經(jīng)引入的變量x1和x3，其Fout值都高于臨界值，無需剔除。至此，整個(gè)變量引入－剔除的過程可以結(jié)束。但是，F(xiàn)in值2.33927沒有達(dá)到被引入的標(biāo)準(zhǔn)

到此為止，根據(jù)我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)，變量的引入和剔除計(jì)算過程可以結(jié)束。整個(gè)變量引入和剔除的過程可以用框圖表示如下到此為止，根據(jù)我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)，變量的引入和剔除計(jì)6.2.5參數(shù)估計(jì)和模型建立

計(jì)算模型的回歸系數(shù)，建立回歸分析模型。前面的第一個(gè)相關(guān)系數(shù)變換矩陣最后一列給出了引入一個(gè)變量時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)：0.99119，這個(gè)數(shù)值就是第一個(gè)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)。第二個(gè)相關(guān)系數(shù)變換矩陣給出了引入兩個(gè)變量時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)：0.63341和0.37558，二者之和接近于1。如果我們需要的僅僅是解釋模型而非預(yù)測(cè)模型，則我們的建模工作可以到此為止，得到模型6.2.5參數(shù)估計(jì)和模型建立計(jì)算模型的回歸系數(shù)如果我們需要預(yù)測(cè)模型，則需要開展計(jì)算工作，將標(biāo)準(zhǔn)化回歸參數(shù)轉(zhuǎn)換為非標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)。計(jì)算過程如下。第一步，計(jì)算原始數(shù)據(jù)的協(xié)方差。如果我們需要預(yù)測(cè)模型，則需要開展計(jì)算工作，將標(biāo)準(zhǔn)逐步回歸分析課件第二步，計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。有了協(xié)方差矩陣，結(jié)合前面的相關(guān)系數(shù)矩陣第二步變換結(jié)果，就可以計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。注意我們的計(jì)算是從開始的，引入一個(gè)變量時(shí)，相關(guān)系數(shù)矩陣變換為；引入兩個(gè)變量時(shí)，相關(guān)系數(shù)矩陣變換為

。此后不再引入變量。因此，計(jì)算回歸系數(shù)需要用到l=2時(shí)的相關(guān)系數(shù)矩陣變換結(jié)果

（表6-2-7）。第二步，計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。有了協(xié)方差矩陣，結(jié)非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)計(jì)算公式為這里b0為截距，bj為第j個(gè)回歸系數(shù)，l為計(jì)算步驟的編號(hào)數(shù)——我們引入兩個(gè)變量，l=2，

為相關(guān)系數(shù)矩陣第l=2步變換結(jié)果的最后一列的第j個(gè)元素——對(duì)應(yīng)于第j個(gè)被引入的變量，cyy為協(xié)方差矩陣對(duì)角線上的最后一個(gè)元素（右下角），cjj為協(xié)方差矩陣對(duì)角線上對(duì)應(yīng)于第j個(gè)被引入變量的元素，。至于未被引入的變量，回歸系數(shù)以0計(jì)算。非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)計(jì)算公式為這里b0為截距，bj為對(duì)于上述問題，我們引進(jìn)了兩個(gè)變量x1=國內(nèi)游客數(shù)，x3=海外游客數(shù)。可見，j=1對(duì)應(yīng)于國內(nèi)游客數(shù)，j=3對(duì)應(yīng)于海外游客數(shù)。于是可得對(duì)于上述問題，我們引進(jìn)了兩個(gè)變量x1=國內(nèi)游客數(shù)逐步回歸分析課件逐步回歸分析課件逐步回歸分析課件§6.3利用消元法進(jìn)行相關(guān)矩陣變換利用Gauss消元法對(duì)增廣矩陣進(jìn)行消元變換。在相關(guān)系數(shù)矩陣旁邊增加一個(gè)并排的(m+1)×(m+1)=5×5單位矩陣主元在第1行第1列，且主元為1，用第1行的元素對(duì)其他行進(jìn)行消元?！?.3利用消元法進(jìn)行相關(guān)矩陣變換利用Gauss消元法對(duì)增逐步回歸分析課件逐步回歸分析課件§6.4回歸結(jié)果檢驗(yàn)§6.4回歸結(jié)果檢驗(yàn)逐步回歸分析課件基本結(jié)論：第一，通過逐步回歸分析過程可知，在影響淄博市旅游收入的各種變量中，最直接的因素就是國內(nèi)游客數(shù)和海外游客數(shù)。其他的如第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、人均GDP等都是間接因素。第二，從標(biāo)準(zhǔn)化回歸分析模型可以看出，國內(nèi)游客對(duì)旅游總收入的影響高于海外游客對(duì)旅游總收入的影響。第三，利用非標(biāo)準(zhǔn)化的回歸分析模型，我們可以對(duì)未來旅游收入作一些預(yù)測(cè)。比方說，如果我們能夠預(yù)測(cè)2005年的國內(nèi)游客和海外游客數(shù)，就可以估計(jì)當(dāng)年的旅游總收入是多少。基本結(jié)論：第一，通過逐步回歸分析過程可知，在影響淄博市旅游收多元逐步回歸方法的基本思路：自動(dòng)地從大量的可供選擇的變量中選取最重要的變量，據(jù)以建立回歸分析的預(yù)測(cè)或者解釋模型。

變量選取的根據(jù)是自變量對(duì)因變量作用程度的大?。罕Ａ糇饔贸潭却蟮淖兞浚蕹饔眯〉淖兞?。是否選取一個(gè)變量，定量判據(jù)之一就是相關(guān)系數(shù)。假定有m個(gè)自變量，1個(gè)因變量（用y表示），則全部變量（包括自變量和因變量）之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以表作§6.1基本原理多元逐步回歸方法的基本思路：自動(dòng)地從大量的可供選根據(jù)相關(guān)系數(shù)定義一個(gè)自變量的“貢獻(xiàn)”系數(shù)——按照貢獻(xiàn)系數(shù)的大小決定一個(gè)自變量的去留。式中Pj表示第j個(gè)自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)系數(shù)，Rjy

表示第j個(gè)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)，Rjj表示相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上第j行第j列元素(j=1,2,…,m)。根據(jù)相關(guān)系數(shù)定義一個(gè)自變量的“貢獻(xiàn)”系數(shù)——按照貢獻(xiàn)系數(shù)的大——第l步計(jì)算的貢獻(xiàn)系數(shù)表示為在逐步回歸分析過程中，我們不僅要引入貢獻(xiàn)最大的自變量，同時(shí)要考慮剔除貢獻(xiàn)最小的因變量。因此，變量的存留與否又涉及到另一個(gè)統(tǒng)計(jì)判據(jù)——F檢驗(yàn)。設(shè)定一個(gè)顯著性水平α，查F檢驗(yàn)表，找到F檢驗(yàn)的臨界值Fα。在第l步計(jì)算中，假如第v個(gè)自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)最大，數(shù)值為——第l步計(jì)算的貢獻(xiàn)系數(shù)表示為在逐步回歸分析過根據(jù)F檢驗(yàn)來判斷該自變量是否應(yīng)該被引入模型。式中h為尚且沒有被引入模型的變量序號(hào)，v

為選出的變量對(duì)應(yīng)的原始變量序號(hào)（v=1,2,…,m）。計(jì)算變量引入的F值判斷公式如下式中n為樣品個(gè)數(shù)，l為計(jì)算步驟數(shù)，

為第v個(gè)變量第l步的貢獻(xiàn)系數(shù)，Ryy為因變量的自相關(guān)系數(shù)。根據(jù)F檢驗(yàn)來判斷該自變量是否應(yīng)該被引入模型。式中h為尚且如果Fin>Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變量可以被引入模型，否則不要引入?！诘趌步計(jì)算中，如果第v個(gè)自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)為——?jiǎng)t可以根據(jù)F檢驗(yàn)來判斷該自變量——包括已經(jīng)引入的變量——是否應(yīng)該被剔除。計(jì)算變量剔除的F值判斷公式如下如果Fin>Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變量可如果Fout≤Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變量應(yīng)該被剔除，否則就要保留。在整個(gè)逐步回歸計(jì)算過程中，變量的引入和剔除在兩端同時(shí)進(jìn)行。像這樣循環(huán)往復(fù)地計(jì)算，直到所有該引入的變量都被引入，該剔除的變量均被剔除為止。如果Fout≤Fα，則在這個(gè)顯著性水平下，該變6.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備§6.2計(jì)算方法借助一個(gè)簡單的實(shí)例說明逐步回歸分析的方法。問題是山東省淄博市旅游業(yè)的發(fā)展分析，我們想搞清楚哪些因素影響淄博市的旅游總收入（表6-2-1）。所能考慮的因素包括：國內(nèi)游客數(shù)量、海外游客數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和人均GDP數(shù)量（m=4）。從1995年到2004年一共10個(gè)年份的數(shù)據(jù)（n=10）。6.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備§6.2計(jì)算方法借助一個(gè)簡這些因素都與旅游業(yè)總收入具有明確的關(guān)系。而且，作為自變量，它們彼此之間也有很強(qiáng)的關(guān)系。如果將這四個(gè)變量全部引入模型，就會(huì)導(dǎo)致多重共線性的問題。為了得到簡約、可靠的模型，需要借助逐步回歸分析技術(shù)。這些因素都與旅游業(yè)總收入具有明確的關(guān)系。而且，作逐步回歸分析課件為了更為有效地說明問題，我們對(duì)表6-2-1的變量排列順序稍作調(diào)整（表6-2-2）為了更為有效地說明問題，我們對(duì)表6-2-1的變利用表6-2-2的數(shù)據(jù)，容易計(jì)算相關(guān)系數(shù)，得到矩陣如下（表6-2-3）。逐步回歸計(jì)算就是從這種相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)的。將這個(gè)矩陣記為利用表6-2-2的數(shù)據(jù)，容易計(jì)算相關(guān)系數(shù)，得到首先設(shè)定F統(tǒng)計(jì)量的臨界值。取顯著性水平α=0.05，我們有m=4個(gè)自變量，n=10個(gè)觀測(cè)值。不妨取回歸自由度為4、剩余自由度為n-m-1=10-4-1=5的臨界值為我們引入變量的F值下限，即取Fc(in)=5.192。另一方面，假定一個(gè)變量被淘汰，則有m’=3。我們?nèi)★@著性水平α=0.05、回歸自由度為3、剩余自由度為n-m’-1=10-3-1=6的F臨界值為剔除一個(gè)變量的上限，即取Fc(out)=4.757。首先設(shè)定F統(tǒng)計(jì)量的臨界值。取顯著性水平α=0.這一步的計(jì)算可以分解為如下幾個(gè)步驟。6.2.2第一輪計(jì)算（1）計(jì)算自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)這一步的計(jì)算可以分解為如下幾個(gè)步驟。6.2.2第一輪計(jì)算（（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)顯然，等于0.98246最大，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=1。因此，首先考慮引入的變量是國內(nèi)游客數(shù)量x1；

等于0.92574最小，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=4。故這一步可以考慮將人均GDP即變量x4剔除。國內(nèi)游客數(shù)量這個(gè)變量是否能被引入模型，還要進(jìn)行一次F檢驗(yàn)。對(duì)于我們的問題，n=10，現(xiàn)在計(jì)算第l=1步。（3）計(jì)算變量引入和剔除的F統(tǒng)計(jì)量（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)顯然，逐步回歸分析課件根據(jù)這個(gè)數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我們?cè)O(shè)定的臨界值Fc(in)=5.192，因此變量x1可以被引入模型。根據(jù)這個(gè)數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我們?cè)O(shè)定的臨界值Fc(in接下來考慮排除貢獻(xiàn)系數(shù)最小的變量。但是否排除，要視Fout值而定。根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果，0.92574最小，由式下面公式這個(gè)數(shù)值高于剔除變量的F臨界值4.757，因此第一步不能剔除。接下來考慮排除貢獻(xiàn)系數(shù)最小的變量。但是否排除，要作為對(duì)比，可以計(jì)算出所有變量的F變化值。例如，對(duì)于第二個(gè)變量“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”，變量引入和剔除的F值分別為作為對(duì)比，可以計(jì)算出所有變量的F變化值。例如，（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將化為假定第v個(gè)變量在第l步被引入，則相關(guān)系數(shù)矩陣的第v個(gè)元素稱為主元。矩陣變換是圍繞主元進(jìn)行的。相關(guān)系數(shù)矩陣的變換公式如下（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將化為假定第v式中j、k分別為相關(guān)系數(shù)矩陣的行列編號(hào)。根據(jù)這個(gè)公式，第一步應(yīng)該改變非主元所在的行、列的元素（j≠v,k≠v），第二步改變主元所在的行的元素（j=v,k≠v），第三步改變主元所在的列的元素（j≠v,k=v），第四步改變主元本身（j=v,k=v）。式中j、k分別為相關(guān)系數(shù)矩陣的行列編號(hào)。根據(jù)這個(gè)——首先變換非主元所在的行和列的元素。我們的主元在第j=1行、第k=1列，故非主元所在的元素為1行、1列以外的元素。例如——首先變換非主元所在的行和列的元素。我們的主元在第j=1行其余計(jì)算依此類推。其余計(jì)算依此類推?！浯胃淖冎髟谛械脑?。我們的主元在第j=1行，故改變第1行的元素。例如——其次改變主元所在行的元素。我們的主元在第j=1行，故改變——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在第k=1列，故改變第1列的元素。例如——最后改變主元所在的元素。對(duì)于本輪計(jì)算，主元實(shí)際不變：——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在第k=1列，故改變這樣，我們得到矩陣在這個(gè)矩陣中，第1行最后一列的元素可以用于建立一元線性回歸模型。如果我們只打算引入一個(gè)關(guān)系最密切的變量，則在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的情況下，可以建立如下模型這樣，我們得到矩陣在這個(gè)矩陣中，第1行最后一列的6.2.3第二輪計(jì)算（1）計(jì)算自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)6.2.3第二輪計(jì)算（1）計(jì)算自變量的貢獻(xiàn)系數(shù)（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)從上面的計(jì)算結(jié)果可以看出，不考慮已經(jīng)被引入模型的第一個(gè)變量，在剩余變量中0.01305為最大，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=3。因此，第二次可能引入的變量是海外游客數(shù)量x3。同時(shí)，0.00043為最小，對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)v=4，可以考慮將其剔除。（2）找出最大和最小貢獻(xiàn)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)的變量序號(hào)從上面的計(jì)算結(jié)（3）計(jì)算變量引入和剔除的F統(tǒng)計(jì)量海外游客數(shù)量能否被引入模型，依然需要借助F檢驗(yàn)判決?，F(xiàn)在計(jì)算第l=2步，因此應(yīng)有這個(gè)數(shù)值大于我們?cè)O(shè)定的臨界值Fc(in)=5.192，因此變量x3可以被引入模型。當(dāng)我們引入x1的時(shí)候，F(xiàn)值為448.035；現(xiàn)在引入x3，F(xiàn)值在原來的基礎(chǔ)上增加了20.359。（3）計(jì)算變量引入和剔除的F統(tǒng)計(jì)量海外游客數(shù)量能在沒有被引入也沒有被排除的變量中，找到最小貢獻(xiàn)系數(shù)，考慮剔除相應(yīng)的變量。但是是否剔除，依然要視Fout值而定。根據(jù)上面的計(jì)算結(jié)果，第四個(gè)變量“人均GDP”的貢獻(xiàn)系數(shù)0.00043最小，其Fout值為因此，這個(gè)變量可以被剔除，不再考慮它的引入。在沒有被引入也沒有被排除的變量中，找到最小貢獻(xiàn)系作為對(duì)比，不妨計(jì)算所有變量的F值，例如對(duì)于第二個(gè)變量“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”，我們有為方便比較，給出全部的F變化值，以供判斷之用。全部計(jì)算結(jié)果列表如下（表6-2-6）?？梢钥闯觯呀?jīng)引入的x1的Fout值很高，當(dāng)然不能剔除。作為對(duì)比，不妨計(jì)算所有變量的F值，例如對(duì)于（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將

化為

——首先變換非主元所在的行和列的元素。我們的主元在第j=3行、第k=3列，故非主元所在的元素為3行、3列以外的元素。例如——其次改變主元所在行的元素。我們的主元現(xiàn)在在第j=3行，故改變第3行的元素。例如（4）相關(guān)系數(shù)矩陣變換，將化為——首先變——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在第k=3列，故改變第1列的元素。例如——再次改變主元所在列的元素。我們的主元在——最后改變主元所在的元素這樣，我們得到相關(guān)矩陣——最后改變主元所在的元素這樣，我們得到相關(guān)矩陣6.2.4第三輪計(jì)算基于第二個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣的變換結(jié)果計(jì)算各個(gè)自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)系數(shù)，方法與前面兩輪完全一樣。不同的是，每一步計(jì)算都是針對(duì)新的相關(guān)系數(shù)矩陣變換結(jié)果進(jìn)行的。計(jì)算的貢獻(xiàn)系數(shù)如表6-2-8所示，這一次第二個(gè)變量“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值”的貢獻(xiàn)系數(shù)0.00126為最大。6.2.4第三輪計(jì)算基于第二個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣的變但是，F(xiàn)in值2.33927沒有達(dá)到被引入的標(biāo)準(zhǔn)，而Fout值1.94939則達(dá)到被剔除的標(biāo)準(zhǔn)。如果我們繼續(xù)引入新的變量，F(xiàn)值的變化將會(huì)很小，或者說F值的增加量很不顯著。因此，可以考慮中止引入變量的計(jì)算，不再在模型中添加其他變量。至于已經(jīng)引入的變量x1和x3，其Fout值都高于臨界值，無需剔除。至此，整個(gè)變量引入－剔除的過程可以結(jié)束。但是，F(xiàn)in值2.33927沒有達(dá)到被引入的標(biāo)準(zhǔn)

到此為止，根據(jù)我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)，變量的引入和剔除計(jì)算過程可以結(jié)束。整個(gè)變量引入和剔除的過程可以用框圖表示如下到此為止，根據(jù)我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)，變量的引入和剔除計(jì)6.2.5參數(shù)估計(jì)和模型建立

計(jì)算模型的回歸系數(shù)，建立回歸分析模型。前面的第一個(gè)相關(guān)系數(shù)變換矩陣最后一列給出了引入一個(gè)變量時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)：0.99119，這個(gè)數(shù)值就是第一個(gè)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)。第二個(gè)相關(guān)系數(shù)變換矩陣給出了引入兩個(gè)變量時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化