《双式统计分析》课件.pptVIP

************************回归方程的检验回归方程的检验用于判断建立的回归方程是否具有统计学意义，即自变量是否对因变量有显著影响。常用的检验方法有F检验和t检验。F检验用于检验整个回归方程是否显著，t检验用于检验每个回归系数是否显著。如果F检验或t检验的p值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为回归方程具有统计学意义。F检验检验整个回归方程是否显著。t检验检验每个回归系数是否显著。回归方程的拟合优度检验回归方程的拟合优度检验用于评估回归方程对样本数据的拟合程度。常用的指标有R平方（R-squared）。R平方表示回归方程能够解释的因变量变异的比例，R平方的值越大，说明回归方程的拟合程度越好。R平方的取值范围为0到1，越接近1表示拟合程度越好。R平方表示回归方程能够解释的因变量变异的比例。取值范围R平方的取值范围为0到1。拟合程度R平方的值越大，说明回归方程的拟合程度越好。残差分析残差分析用于检验回归模型的假设是否成立。残差是指实际观测值与回归预测值之间的差异。通过对残差进行分析，我们可以判断残差是否满足正态性、独立性和方差齐性等假设。如果残差不满足这些假设，则需要对回归模型进行修正。1正态性残差是否服从正态分布。2独立性残差之间是否相互独立。3方差齐性残差的方差是否相等。多重共线性诊断多重共线性是指在多重回归模型中，自变量之间存在高度相关性。多重共线性会导致回归系数的估计不稳定，影响模型的预测能力。常用的多重共线性诊断指标有方差膨胀因子（VIF）。VIF的值越大，说明多重共线性越严重。如果VIF大于10，则认为存在严重的多重共线性。1方差膨胀因子（VIF）用于诊断多重共线性。2VIF值VIF的值越大，说明多重共线性越严重。3阈值如果VIF大于10，则认为存在严重的多重共线性。二元逻辑回归模型二元逻辑回归模型是一种用于预测二元分类结果的统计方法。当因变量是二元变量（如成功/失败、是/否）时，可以使用逻辑回归模型。逻辑回归模型通过建立一个逻辑函数，将自变量与因变量的概率联系起来。逻辑回归模型的结果可以用oddsratio来解释，表示自变量每增加一个单位，因变量发生的概率增加的倍数。二元变量因变量是二元变量。逻辑函数将自变量与因变量的概率联系起来。oddsratio解释自变量对因变量的影响。逻辑回归模型的建立与检验逻辑回归模型的建立包括选择自变量、估计模型参数和评估模型性能等步骤。常用的参数估计方法有最大似然估计。逻辑回归模型的检验包括检验模型的整体显著性和检验每个自变量的显著性。常用的检验方法有似然比检验和Wald检验。如果检验结果显著，则认为模型具有统计学意义。最大似然估计常用的参数估计方法。似然比检验检验模型的整体显著性。Wald检验检验每个自变量的显著性。分类预测模型的评估分类预测模型的评估用于评估模型的预测能力。常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1值。准确率表示模型预测正确的样本比例，精确率表示模型预测为正的样本中实际为正的比例，召回率表示实际为正的样本中被模型预测为正的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均值。不同的评估指标适用于不同的情况，需要根据具体情况选择合适的评估指标。准确率模型预测正确的样本比例。1精确率模型预测为正的样本中实际为正的比例。2召回率实际为正的样本中被模型预测为正的比例。3F1值精确率和召回率的调和平均值。4非参数检验：Wilcoxon秩和检验Wilcoxon秩和检验是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法。当数据不满足正态分布的假设时，可以使用Wilcoxon秩和检验。Wilcoxon秩和检验通过比较两个样本的秩和来判断两个样本是否存在显著差异。Wilcoxon秩和检验适用于有序数据或连续数据。1非参数检验适用于数据不满足正态分布的假设时。2秩和通过比较两个样本的秩和来判断是否存在显著差异。3适用数据适用于有序数据或连续数据。非参数检验：Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验是一种用于比较多个独立样本的非参数检验方法。当数据不满足方差分析的前提假设时，可以使用Kruskal-Wallis检验。Kruskal-Wallis检验通过比较多个样本的秩和来判断多个样本是否存在显著差异。Kruskal-Wallis检验适用于有序数据或连续数据。1非参数检验适用于数据不满足方差分析的前提假设时。2秩和通过比较多个样本的秩和来判断是否存在显著差异。3适用数据适用于有序数据或连续数据。非参数检验：Spearman相关分析Spear