9 (回归分析).ppt

本章主要内容;基础知识回顾;例1 x钢材中碳的含量, y 合金钢的强度 需了解y与x之间的关系; i;0.05;一元线性(总体)回归模型;最小二乘法（图示）;(经验)回归方程; t 检验 方差分析法(F 检验) 相关系数法;SST = SSR + SSRes;检验统计量F; 反映y的变化由x解释的比例, 回归直线与样本观测值的拟合优度, 取值范围在 [ 0 , 1 ] 之间, r2 ?1，说明y的变化大部分由回归 方程解释,拟合优度好, r2 ?0，拟合优度差;复相关系数;反映实际观察值在回归直线周围的分散状况； 说明了回归直线的拟合程度（衡量回归方程的代表性，测定回归估计的精度）；;例1 ads.sav: 　　利用线性回归分析 广告收入与消费之间 　　的关系;GRAPH /SCATTERPLOT(BIVAR)=ads WITH sales /MISSING=LISTWISE /TITLE= 销售收入和广告费散点图. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT sales /METHOD=ENTER ads .;;;例:;GRAPH /SCATTERPLOT(OVERLAY)=promp feat disp WITH vol vol vol (PAIR) /MISSING=LISTWISE /TITLE= 周销售量与促销价格、特色广告、和陈列费用散点图 /FOOTNOTE= 数据来源：food.sav. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT vol /METHOD=ENTER promp feat disp .;多元线性回归模型;回归系数的最小二乘估计;(经验)回归方程; 反映y的变化由x解释的比例, 回归直线与样本观测值的拟合优度, 取值范围在 [ 0 , 1 ] 之间, r2 ?1，说明y的变化大部分由回归 方程解释,拟合优度好, r2 ?0，拟合优度差;复相关系数;反映实际观察值在回归直线周围的分散状况； 说明了回归直线的拟合程度（衡量回归方程的代表性，测定回归估计的精度）；; ;回归系数的显著性检验;例2 :;GRAPH /SCATTERPLOT(OVERLAY)=promp feat disp WITH vol vol vol (PAIR) /MISSING=LISTWISE /TITLE= 周销售量与促销价格、特色广告、和陈列费用散点图 /FOOTNOTE= 数据来源：food.sav. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT vol /METHOD=ENTER promp feat .;;例3 :;残差(residual);是以自变量x作横轴（或以因变量回归值作横轴） 以残差作纵轴，将相应的残差点画在直角坐标系上，就可得到残差图.;正常的残差图;正态概率图;异常值: y空间上的异常值点 标准化残差 学生化残差 ; 删除残差 删除学生化残差 ;例2（续） :;例3 （续） :;第 1步：;回归方程中 的回归系数进行偏 F检验,若其最大检验统计量;入方程的回归变量的F值均小于 时 ;第 1步：;回归方程中 的回归系数进行 偏F检验,计算F值，若其最小者;入方程的回归变量的F 值均大于 时 ;第 1步：;回归方程中 的回归系数进行偏 F检验,若其最大检验统计量;;设回归模型;多重共线性