Minitab软件在多重共线性修正中的应用.pdfVIP

摘要：文章介绍了Minitab软件在多结合具体实例应用Minitab软件进行多有显著影响的解释变量。 重共线性修正中的应用．通过与EViews重共线性的修正。 Minitab软件内设的逐步回归分析模 软件的比较得出在多重共线性的修正 二、Minitab软件简介 块是指回归分析中的I逐步(s)】选项，该 中Minitab软件要优于EViews软件的 Minitab软件最初是由美国宾西法尼选项提供如下3种变量筛选方法：逐步法 结论。 亚州立大学基础统计学的学生于1972年(向前和向后)(s)，采用标准的逐步回归 关键词：Minitab；多重共线性；逐步开发的。迄今已有30多年的历史。它提供 分析。即用添加和剔出变量的方法。前进 回归法 了对存储在二维工作表中的数据进行分 法(F)，采用逐步添加变量的方法。后退法 一、引育 析的多种功能，包括基本统计分析、回归 (B)，采用逐步剔出变量的方法。 一般地。模型中存在多重共线性，便 分析、方差分析、多元分析、非参数分析、 下面分别就这3种变量筛选方法结 有造成不利后果的可能。如果多重共线性 时间序列分析、试验设计、质量控制、模 合实例来介绍Min／诅b软件在多重共线 对重要解释变量对应参数的估计有严重 拟、绘制高质量的三维图形等。Minitab软性修正中的应用。 件的特点是：简单易懂．操作简便，软件兼 本文采用张晓峒(2007)主编的《计量 影响，就应当进行修正。张晓峒(2007)归 纳了8种修正方法，在这些修正方法中使 容性能好，功能多，精度高(双精度计算)， 经济学基础》中例7．1的数据，应用 用次数最多的是逐步回归法。 对硬件的要求低。有必威体育精装版现代化图表引 Minitabl5软件中文版进行分析。该例要 在国内流行的计量经济学教材中。 擎，强大的宏等。 求估计天津市粮食需求函数，涉及的变量 编者对逐步回归法的讲解都是基于E- 三、基于Minitab软件的多重共线性 Views软件进行的。EViews软件中逐步回修正的实例分析 吨／年)、常住人口数X1(万人)、入均收入 归分析程序的缺失使得在应用逐步回归 Minitab软件对多重共线性的修正是X2(元／年)、肉销售量X3(万吨／年)、蛋销 法进行多重共线性的修正时需要做多次 通过其内设的逐步回归分析模块来实现 售量X4(万吨／年)、鱼虾销售量X5(万 回归与检验，工作量较大。在模型中含有 的，该模块基于逐步回归法的基本原理而 吨／年)。 较多的解释变量时，其劣势就更明显了。 设计。软件自动根据预先设定的标准不断 (一)采用逐步法(S)进行修正 值得欣慰的是．～些软件如Minitab的开 向回归方程中引入或从回归方程中剔出 逐步法(s)是根据用户事先设定的值 发商认识到了这个问题，在软件设计时就 解释变量．通过对解释变量的筛选以得到 或F值标准，在回归过程中，逐步引入或 嵌入了逐步回归分析模块。该模块的引入 “最优”回归方程。所谓“最优”回归方程是 剔出满足设定标准的解释变量．它是前进 使得多重共线性的修正变得异常简单和 指方程中只含有对被解释变量有显著影 法(F)和后退法(B)两者相结合的回归分 高效。本文简单介绍Minitab软件．然后响的解释变量．而不包含对被解释变量没 析。具体的操作步骤如下： 集椎经；齐·科技研发 1、进入Minitab系统。输入数据。 X1 0．3170．212 从输出结果中我们可看出，该方法经 2、选择【统计(S)卜+【回归(R)】一T值 12．15 4．67 过4个步骤的筛选得到的“最优”模型中 【逐步(s)】。打开“逐步回归”主对话框。选 P值 O．000O．001 所含的变量仍然是X1和X3。 X3 1．9