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第十六章
logistic 回归分析
(Logistic Regression Analysis )
(LRM)
(LRM)
多元线性回归分析复习
多元线性回归模型的应用条件:
1.线性趋势(linear):自变量与因变量的关系是线性的,即Y与Xi
间具有线性关
2.独立性 (independence):应变量Y的取值相互独立,Cov(e ,e )=0
i j
3.正态性(normality):对任意一组自变量取值,因变量Y服从正
2
态分布,e ~ N (0, σ ),
i
4.方差齐性(homogeneity):对任意一组自变量取值,因变量y的
2
方差相同,Var (e )= σ
i
2
后两个条件等价于:残差 ε服从均数为0、方差为 σ的正态
分布
这些条件缩写为LINE,是线性回归方程的核心。
多元线性回归分析复习
1.根据样本数据求得多元线性回归方程
2.对多元线性回归方程的假设检验及其对方程的拟和效果进行评价
(1)方差分析法:
(2)决定系数
(3)复相关系数
3.各自变量的假设检验与对各自变量的作用大小作出评价
(1)偏回归平方和
(2)t检验法
(3)标准化回归系数
4. 自变量的选择方法
(1)全局择优法:校正决定系数、Cp准则
(2)逐步选择法:前进法、后退法、逐步回归法
回归分析的分类
连续型因变量 (y) 线性回归分析
一个 分类型因变量 (y) Logistic 回归分析
因变
量 y 生存时间因变量 (t) 生存风险回归分析
时间序列因变量 (t) 时间序列分析
多个因变量 路径分析
(y ,y ,…y )
1 2 k 结构方程模型分析
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