




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回歸分析的要求1、應(yīng)變量Y服從正態(tài)分布2、自變量X可以是隨機(jī)變動(dòng)的,也可以是精確測(cè)量或人為取值的變量線性回歸模型的適用條件(line)L-線性I-獨(dú)立性N-正態(tài)性E-方差齊性目前一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)殘差圖方差不齊模型還有別的變量需要引入曲線關(guān)系方差齊、直線關(guān)系目前二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Analyzeregressionlinear(線性回歸分析)可進(jìn)行以下幾個(gè)過(guò)程1、建立回歸方程;2、回歸方程的配合適度檢驗(yàn):包括回歸方程和回歸系數(shù)或偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)、殘差分析;3、直線回歸的區(qū)間估計(jì):包括總體回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì);當(dāng)x為某定值時(shí),估計(jì)值總體均數(shù)的可信區(qū)間和個(gè)體Y值的容許區(qū)間4、直線相關(guān)和偏相關(guān)分析。目前三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Linearregression對(duì)話框目前五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Method:自變量篩選下拉菜單Enter:強(qiáng)迫引入法;全部自變量均引入方程Stepwise:逐步引入Remove:強(qiáng)迫剔除法backward:向后剔除法Forward:向前引入法目前六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Statistics對(duì)話框獨(dú)立性檢驗(yàn)?zāi)壳捌唔?yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Plots對(duì)話框目前八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Options對(duì)話框目前九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)例題11-1操作步驟:
1、定義變量,輸入數(shù)據(jù)目前十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)先檢驗(yàn)適用條件一、線性(散點(diǎn)圖):1、x與y2、x與非標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點(diǎn)圖(在多重回歸分析中,效率高于散點(diǎn)圖矩陣)步驟:graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)非標(biāo)準(zhǔn)化殘差與自變量的散點(diǎn)圖(從上圖可見(jiàn)各點(diǎn)基本平均分布在0這條水平線的兩邊,沒(méi)有明顯偏正或偏負(fù)的趨勢(shì))目前十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)二、正態(tài)性、方差齊性檢驗(yàn)1、正態(tài)性即殘差服從正態(tài)分布N(0,σ2)2、方差齊性即殘差的大小不隨所有變量取值水平的改變而改變(標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值和標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點(diǎn)圖)3、步驟:analyze→regression→linearplot目前十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)正態(tài)性檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn)?zāi)壳笆屙?yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果:QQ圖上各點(diǎn)基本在直線上。目前十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)從上圖可見(jiàn),不論Y的標(biāo)化預(yù)測(cè)值如何變化,標(biāo)化殘差的波動(dòng)基本保持穩(wěn)定。目前十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)四、獨(dú)立性:各觀測(cè)間相互獨(dú)立,即任兩個(gè)觀測(cè)殘差的協(xié)方差為0。步驟:通過(guò)linearregression過(guò)程statistics按鈕中的durbin-watson檢驗(yàn)進(jìn)行判斷。該統(tǒng)計(jì)量取值在0~4之間。一般若自變量數(shù)少于4個(gè),統(tǒng)計(jì)量接近2,基本上可以肯定殘差間相互獨(dú)立。目前十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)2、分析
Analyze----regression---linearLinearregression對(duì)話框目前二十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Statistics對(duì)話框目前二十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)散點(diǎn)圖1:因變量為Y軸
標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值為X軸目前二十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)散點(diǎn)圖1:因變量為標(biāo)準(zhǔn)化殘差
標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值為X軸目前二十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)保存以下新變量目前二十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)描述性統(tǒng)計(jì):均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、例數(shù)目前二十五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)相關(guān)分析:Pearson相關(guān)系數(shù)0.964、單側(cè)檢驗(yàn)p值為<0.001目前二十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)先是自變量納入模型情況的匯總目前二十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)模型的簡(jiǎn)單匯總,包括R、R2,
調(diào)整R2
,目前二十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)方差分析:p<0.001,說(shuō)明模型有意義(回歸系數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義)。:目前二十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)t檢驗(yàn)結(jié)果等(重要)
常數(shù)項(xiàng)=1106.788,回歸系數(shù)=61.423,直線回歸方程為
第一行:對(duì)截距a的檢驗(yàn),有意義。
第二行:對(duì)回歸系數(shù)b的檢驗(yàn),有意義。
回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤=4.881,總體回歸系數(shù)95%可信區(qū)間為(50.788,72.058)。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)=0.964,回歸系數(shù)t檢驗(yàn)的t值為12.584,p<0.001,可認(rèn)為兩變量之間有直線關(guān)系,目前三十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)殘差統(tǒng)計(jì)結(jié)果:顯示預(yù)測(cè)值、標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)值等統(tǒng)計(jì)量的最小值、最大值、均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差目前三十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前三十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)P-P圖目前三十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)散點(diǎn)圖:Y軸:因變量,
x軸:標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值目前三十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)散點(diǎn)圖:Y軸:標(biāo)準(zhǔn)化殘差,
X軸:標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值目前三十五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)顯示增加新變量目前三十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)二、非線性回歸例11-6目前三十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前三十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)直線方程對(duì)數(shù)方程二次方程三次方程指數(shù)方程目前三十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前四十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)多重線性回歸分析目前四十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)研究一個(gè)因變量與多個(gè)影響因素之間的關(guān)系反應(yīng)變量:連續(xù)計(jì)量資料,正態(tài)隨機(jī)變量
——多重線性回歸目前四十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)例13-1(第六版)為了研究有關(guān)糖尿病患者體內(nèi)脂聯(lián)素水平的影響因素,某醫(yī)師測(cè)定30名患者的體重指數(shù)BMI(kg/m2)、病程LEP(ng/ml)、空腹血糖FPG(mmol/l)及脂聯(lián)素水平。目前四十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)例13-1:1、定義變量,輸入數(shù)據(jù)目前四十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)考察線性1、散點(diǎn)圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點(diǎn)圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前四十五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前四十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前四十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前四十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前四十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前五十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)選擇enter,(選入全部變量)目前五十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前五十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)描述目前五十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)兩兩相關(guān)(簡(jiǎn)單相關(guān))目前五十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)模型的基本情況目前五十五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)四個(gè)自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤目前五十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)方差分析結(jié)果,模型有意義目前五十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)系數(shù)(回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值)目前五十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)多重共線性診斷
一般,容忍度(Tolerance)—小于0.1時(shí),嚴(yán)重共線性
方差膨脹因子VIF(Varianceinflationfactor)—一般不應(yīng)大于5,或大于10目前五十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)2、分析Analyze----regression---linear
因變量:脂聯(lián)素
自變量:其他四個(gè)變量全部選入
method:選擇逐步stepwise目前六十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前六十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前六十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)模型基本情況(每一步引入模型的變量,納入、剔除自變量的水準(zhǔn)0.05、0.10)目前六十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)模型概況
第一行,引入一個(gè)變量
第二行,引入兩個(gè)變量目前六十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)方差分析
1,引入一個(gè)變量
2,引入兩個(gè)變量目前六十五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前六十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前六十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前六十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)例12-1(第七版)目前六十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)1、定義變量,輸入數(shù)據(jù)目前七十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)考察線性1、散點(diǎn)圖矩陣graphs→scatter/Dot…→matrixscatter2、自變量與殘差的散點(diǎn)圖graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前七十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前七十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)graphs→scatter/Dot…→simplescatter目前七十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前七十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前七十五頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)Analyze----regression---linear
linearregression對(duì)話框
選擇enter,(選入全部變量)目前七十六頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)目前七十七頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)描述目前七十八頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)兩兩相關(guān)(簡(jiǎn)單相關(guān))目前七十九頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)模型的基本情況目前八十頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)四個(gè)自變量全部選入的復(fù)相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)、調(diào)整決定系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤目前八十一頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)方差分析結(jié)果,模型有意義目前八十二頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)系數(shù)(回歸系數(shù)b、b的標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)、t值、p值)目前八十三頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)
多重共線性診斷
一般容忍度(Tolerance)等于1-R2,越小共線性越嚴(yán)重,
方差膨脹因子VIF(Varianceinflationfactor)等于容忍度的倒數(shù)—大于10時(shí)提示共線性嚴(yán)重,
特征根(Eigenvalue)為0,提示共線性嚴(yán)重
條件指數(shù)(condtionindex)大于30,提示共線性嚴(yán)重
目前八十四頁(yè)\總數(shù)九十頁(yè)\編于十六點(diǎn)2、分析Analyze--
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