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方差分析、主成分分析、相关与回归分析知识研讨.ppt
主成分分析;目录页;;;;方差分析的应用条件;;;;单击“两两比较”;;;;主成分分析;*;*;*;主成分分析的任务;*;*;例:1980年某汽车制造商从竞争对手中选择了17种车型,访问了25名顾客,要求他们根据自己的偏好对这17种车型打分,打分范围0-9.9分。如下表:;;点击“继续”,回到主页点击”确定“;;;;;;相关关系的常见类型:
线性相关:正线性相关、负线性相关
非线性相关
相关关系不象函数关系那样直接,但却普遍存在,且有强有弱.如何测度?;相关分析和回归分析的任务;回归分析;相关分析;绘制散点图;计算相关系数;基本操作步骤
(1)菜单选项:analyze-correlate-bivariate...
(2)选择计算相关系数的变量到variables框.
(3)选择相关系数(correlation coefficients).
(4)显著性检验(test of significance)
tow-tailed:输出双尾概率P.
one-tailed:输出单尾概率P
;(一)一元回归方程:
y=β0+β1x
β0为常数项;β1为y对x回归系数,即:x每变动一个单位所引起的y的平均变动
(二)一元回归分析的步骤
利用样本数据建立回归方程
回归方程的拟和优度检验
回归方程的显著性检验(t检验和F检验)
残差分析
预测
;;;;;;;;;;思考
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