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多元回归分析原理与应用
多元回归分析 的原理与应用;提 纲;1 多元回归分析(regression)的统计原理;1.1 回归分析的含义;1.1 回归分析的含义;1.1 回归分析的含义;X;1.1 回归分析的含义;1.1 回归分析的含义;回归分析;1.3 一元线性回归;总体的一元线性回归模型：;一元线性回归方程的几何意义;样本的一元线性回归方程：(估计的回归方程);最小二乘法(Least squares method):以极小化 为目标，求估计方程的过程。;最小二乘法;判定系数(Coefficient of determination):估计的回归方程拟合优度的度量，表明Y 的变异性能被估计的回归方程解释的部分所占比例的大小。是判定回归方程有效性高低的指标;判定系数与相关系数;判定系数与相关系数;1.4 多元线性回归(Multiple Regression);1.4 多元线性回归;1.4.1 多元回归分析的基本假设;1.4.2 多元回归方程及其显著性检验;1.4.2 多元回归方程及其显著性检验;1.4.2 多元回归方程及???显著性检验;1.4.3 筛选自变量的方法;1.4.3 筛选自变量的方法;向前选择(Forward);向前选择(Forward);向后选择(Backward);逐步选择(Stepwise);1.4.4 多元回归方程有效性的判定;检验残差;检验残差;方差齐性检验;偏回归系数与常数项的检验;共线性问题的判别 (collinearity diagnostic);X1与X2共线;共线性问题的判别 (collinearity diagnostic);1.5 在SPSS中如何做回归分析;2 回归分析在心理学研究中的应用;2 回归分析在心理学研究中的应用
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