SPSS數(shù)據(jù)分析-多重線性回歸

分析一回歸一線性分析一回歸一線性只有一個(gè)自變量和因變量的線性回歸稱為簡(jiǎn)單線性回歸，但是實(shí)際上，這樣單純的關(guān)系在現(xiàn)實(shí)世界中幾乎不存在，萬事萬物都是互相聯(lián)系的，一個(gè)問題的產(chǎn)生必定多種因素共同作用的結(jié)果。對(duì)于有多個(gè)自變量和一個(gè)因變量的線性回歸稱為多重線性回歸，有的資料上稱為多元線性回歸，但我認(rèn)為多元的意思應(yīng)該是真的因變量而非自變量的，而且多重共線性這個(gè)說法，也是針對(duì)多個(gè)自變量產(chǎn)生的，因此我還是贊同叫做多重線性回歸。多重線性回歸是適用條件和簡(jiǎn)單線性回歸類似，也是自變量與因變量之間存在線性關(guān)系、殘差相互獨(dú)立、殘差方差齊性，殘差呈正態(tài)分布，但是由于自變量多于1個(gè)，因此還需要要求自變量之間不存在相關(guān)性，即不存在多重共線性，但是完全不存在相關(guān)的兩個(gè)變量是不存在的，因此條件放寬為只要不是強(qiáng)相關(guān)性，都可以接受。多重線性回歸在SPSS中的操作過程和簡(jiǎn)單線性回歸一樣，只是設(shè)置的內(nèi)容多了一些，并且由于考察的信息較多，建議設(shè)定分析步驟，常用的步驟為1?繪制散點(diǎn)圖，判斷是否存在線性趨勢(shì)2.初步建模，包括設(shè)定變量篩選方法3?殘差分析，分析建模之后的殘差的正態(tài)性，獨(dú)立性，方差齊性等問題4.強(qiáng)影響點(diǎn)和多重共線性的判斷5?根據(jù)以上分析結(jié)果修正模型，并重復(fù)3-4,直到模型達(dá)到最優(yōu)效果本例研究的是豬的按肉量和三個(gè)部位肉量的關(guān)系，因變量共能選入一個(gè)，而自變量可以納入務(wù)個(gè)，在自變量選擇上，根振專業(yè)經(jīng)驗(yàn).我們認(rèn)為這些自變量都比較重要，因此變量的篩選方法選擇向后法4怙計(jì)店,淞VDurtpri'WalfQnCU)4個(gè)跖滴◎0嚴(yán)鞫僉需/慣世財(cái)舍度(囲耗方鼻化燼I罐14班仔相關(guān)珂輛關(guān)譽(yù)?剛畫盛和標(biāo)建迤在藐計(jì)量按鈕中，除了默認(rèn)的估計(jì)和模型擬合度之外，我們?cè)龠x擇共線性診斷、Durbin-Tatsom個(gè)案逡斷，逮三個(gè)的件用分別是，判斷共錢性、撿查殘羞的獨(dú)立性以及強(qiáng)影晌點(diǎn)的判斷DEPENDMTdIPRED^RLSIDPRESIDYDJFRED*SRESID*SDRESIDi(n'2RESIDN祁503凹7正總載車曲回在繪制按鈕中，主要是輸岀強(qiáng)差的統(tǒng)計(jì)團(tuán)，養(yǎng)fl選擇直方團(tuán)和正態(tài)撫率團(tuán)，也可以很據(jù)左側(cè)的統(tǒng)計(jì)量鮭制散點(diǎn)團(tuán)，左側(cè)統(tǒng)計(jì)董依次為=DEPENDNT:因變量*ZPEED：標(biāo)準(zhǔn)化孫測(cè)值?ZRESID:標(biāo)準(zhǔn)化殘差*DKESID:?|除的殘差*ADJPKED：1S整的殘差*SKESHD:Student3^^*SDR1SID:Studentd除殘差本例我fl在X軸選擇標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值，T軸選擇標(biāo)準(zhǔn)化殘差"并選擇標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方團(tuán)和正去槪率團(tuán)nourririiinekrritmr>4j]仲un■翔ae(ei—冊(cè)■iwHflnrri^itfQgi■iMHfMi勸IHilliiin)at1OIKt世2J4M4H?hllr!&JAJHuftH7ir■止tn方■祁耳屯卑耳梅i?T邑蟲.攀拒(tel：宴:imcBj暑如EEHUk⑷―峽*卜?■:GrQ?flArLlB>W-ttflL.t?*UM￡3吐EMV"r{KT/m7-rm±iKaE-c^>保存按鈕用來將一些分析結(jié)果保存在數(shù)JE中，以便后續(xù)分析，在此我們不做選擇L><imsJWertiJ33B￡l中內(nèi)盤選擇按粗用菲設(shè)置變量篩選的察件’以及是否在模型中包含常量，并且可且對(duì)缺失值進(jìn)行處理.在此我們選擇默認(rèn)即可選擇按粗用菲設(shè)置變量篩選的察件’以及是否在模型中包含常量，并且可且對(duì)缺失值進(jìn)行處理.在此我們選擇默認(rèn)即可齒進(jìn)舟法荷準(zhǔn)◎懾用17的陛塹.砸久亙區(qū)二1刪除曲~~|?使用F（a（v）進(jìn)人砂|3.848W（AJ-12.71M在等式申包含章盤3r撼失値?憧列険挨降令案也）?按時(shí)拂除*索世）也陲用坷値W（R）im^T|[w][??j輛入的變瑩移上的變量1膜肉量，肛腳面輛入的變瑩移上的變量1膜肉量，肛腳面乩膿肉量b輸入向石C傳則：F-to-remove==.1M的槪輸入zl蘿遜晌鑾量3a因疫量:瘦肉量d已輔入所有請(qǐng)求的變量FtR^rMS"供骨一|L：rDurbin-Watson1.917*.041S19,462492Alt1*，咖,45?1123se広婕匯電&3.'.■■：1.-K（?￡.軽口■■”面廠.甘內(nèi)■匕函訓(xùn)變■：（常矍）.牌芮童舉白號(hào)c.B?.量浄內(nèi)量結(jié)果中，首先看到篩選變量摘要，因?yàn)槲覀冞x擇的是向后篩選法.首先將所有變量納入模型中.結(jié)果中首先顯示輪入三個(gè)變量.其橫可以看到，最終將肌肉面積這個(gè)變量移除了，因?yàn)樗^了我們?cè)O(shè)定的概率值不能大于0?1的范圍其次鴦甜的結(jié)果是模塞匯總，可以看出有兩沖模型，-沖是三沖變瑩全部選入時(shí)的模塞，一卒是朝除肌肉面積變量后的模型，可見，副除該變量之后，R方有所降低，世是迴樂R方塔大，說明則除之后的模理比之甫■的真奸，而且標(biāo)準(zhǔn)誤差也有所降低?D-Ife螫值在說明殘差獨(dú)立性良好f念I(lǐng)。1回門魚計(jì)23.32A14W28,?15321217JI41.21437.124.00ob2曲;1總計(jì)2373$^57728.31222汩11朋9.20857054.000°tUWNil^3S量?門鶴模型的整體方差檢驗(yàn)顯示，兩個(gè)模型均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，井且回歸部分的數(shù)值也相差不大mil非h周匕帛萃、?.d櫛tSig.^■<|±r-.&0$專V1F憚fi]ITlTW!!Ml.01?1743.030■ASTAgd甫血.633?9豹1.D^vn?JO71J70.?2G7.671J?V145Wftfi1i.93651I33513.T7-I.0D1.0??1147笛門■i11001?332?27306339004533ODD8S41131樣鬥.r?5.5CI2.3563.93D.001.6541131Jf-ffi3aaa*!■模塑至數(shù)表顯示，m肉面取這個(gè)變童沒有毓計(jì)學(xué)意將其則除N后，其余變重的系數(shù)值并未發(fā)生巨大變化，后紫的容羞和￥TF值為共緒性統(tǒng)計(jì)量，客差越接近0?1.■IF值越接近亦說明共線性越嚴(yán)重?從本例情況來看，問題不I1QJ冃Lili冊(cè)宇弓1■^srtHHWf鬥面，vrafi11ws1.^0.AftM帕2.010136=99h(J2.99J2?05.003KSJM.OS.01je.514血49454-3V.00Vi212.995l.frDD.00.DO.時(shí)ZQQ33(X508Mi7，軸1M2.82f3.(