spss多元線性回歸模型專題及常見問題 - CSDN

2021-01-19 CSDN技術社區

先說一句題外話，如果當年在大學裡數理統計等課程結合SPSS，SAS，R等軟體來講，應該效果會好很多。

最近做了一些用SPSS進行線性回歸的實驗，還是感覺很多細節把握不好，這裡結合我的實驗結果，以及網上別人的介紹總結一下，先貼幾張SPSS的輸出：

下面簡單解釋一下這三張圖中的結果：

第一個表模型匯總表中，R表示擬合優度（goodness of fit），它是用來衡量估計的模型對觀測值的擬合程度。它的值越接近1說明模型越好。調整的R平方比調整前R平方更準確一些，圖中的最終調整R方為0.550，表示自變量一共可以解釋因變量55%的變化（variance），另外，由於使用的是StepWise Linear Regression (SWLR)，分析——回歸——線性——「方法」選擇「逐步」，所以模型1、2、3的R方逐漸增大，標準誤差逐漸減小。

（據網友的介紹：一般認為，擬合優度達到0.1為小效應（R方0.01），0.3為中等（R方0.09），0.5為大（R方0.25），這是針對自然科學的一般界限。）

 

第二個表Anova表示方差分析結果，主要看F和sig值兩個，F值為方差分析的結果，是一個對整個回歸方程的總體檢驗，指的是整個回歸方程有沒有使用價值（與隨機瞎猜相比），其F值對應的Sig值小於0.05就可以認為回歸方程是有用的。另外，從F值的角度來講：F的值是回歸方程的顯著性檢驗，表示的是模型中被解釋變量與所有解釋變量之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若F>Fa(k,n-k-1)，則拒絕原假設，即認為列入模型的各個解釋變量聯合起來對被解釋變量有顯著影響，反之，則無顯著影響。

 

這裡簡單對Fa(k,n-k-1)進行一下解釋，k為自變量個數，n為樣本容量，n-k-1為自由度。對於我的實驗中的情況來講，k=3，樣本容量為146，所以查表的時候應該差Fa(3,142)，一般數理統計課本中都有F分布表，a表示的顯著性水平（一般取0.05），但我們手頭不一定會有課本，就需要藉助於excel來查F表，打開excel，在公式區輸入：=FINV(0.05,3,142)，在單元格中即出現2.668336761，表中的F值顯著大於這個值，則認為各個解釋變量對因變量有顯著影響。

 

需要注意的是，方差分析是對多個自變量的總體檢驗，而不是單個自變量（單個自變量在係數表中，為單樣本T檢驗），這就是第三個表回歸係數表中的內容。

係數表格列出了自變量的顯著性檢驗結果（使用單樣本T檢驗），最後一列為T檢驗的sig，表中均小於0.05，說明自變量對因變量具有顯著影響，B表示各個自變量在回歸方程中的係數，負值表示IPGF這個自變量對因變量有顯著的負向影響，但是由於每個自變量的量綱和取值範圍不同，基於B並不能反映各個自變量對因變量影響程度的大小，這時候我們就要藉助標準係數。目前表格中的「試用版」實際上是Beta的意思，此時數值越大表示對自變量的影響更大。

 

從這個分析過程來看，這個實驗結果還挺理想的。

相關焦點

  • 多元線性回歸預測spss - CSDN
    回歸一直是個很重要的主題。因為在數據分析的領域裡邊，模型重要的也是主要的作用包括兩個方面，一是發現，一是預測。而很多時候我們就要通過回歸來進行預測。關於回歸的知識點也許不一定比參數檢驗，非參數檢驗多，但是複雜度卻絕對在其上。回歸主要包括線性回歸，非線性回歸以及分類回歸。本文主要討論多元線性回歸（包括一般多元回歸，含有虛擬變量的多元回歸，以及一點廣義差分的知識）。
  • 值 多元線性回歸模型專題及常見問題 - CSDN
    多元線性回歸模型通常用來研究一個應變量依賴多個自變量的變化關係，如果二者的以來關係可以用線性形式來刻畫，則可以建立多元線性模型來進行分析。1.模型簡介1.1模型的結構多元線性回歸模型通常用來描述變量y和x之間的隨機線性關係，即：
  • spss 方法 線性回歸專題及常見問題 - CSDN
    以照護需求得分為因變量，以可能為影響失能老年人照護需求得分的因素為自變量，採用多元線性回歸篩選出影響失能老年人選擇照護服務需求的因素。本例納入的自變量有年齡、經濟來源、健康自評、失能程度、慢性病患病種類、慢性疼痛、跌倒經歷，賦值方式如表1：
  • eviews線性回歸模型專題及常見問題 - CSDN
    分享經典書籍： A Modern Approach to Regression with R.pdf  連結: https://pan.baidu.com/s/14NJt7CrOpUUe2hYyrJn_rg  提取碼: 7fv6  多元線性回歸
  • 多元線性回歸t檢驗專題及常見問題 - CSDN
    多元線性回歸模型通常用來研究一個應變量依賴多個自變量的變化關係，如果二者的以來關係可以用線性形式來刻畫，則可以建立多元線性模型來進行分析。1.t檢驗t檢驗是對單個變量係數的顯著性檢驗，一般看p值； 如果p值小於0.05表示該自變量對因變量解釋性很強。
  • 多元線性回歸spss操作 - CSDN
    以照護需求得分為因變量，以可能為影響失能老年人照護需求得分的因素為自變量，採用多元線性回歸篩選出影響失能老年人選擇照護服務需求的因素。本例納入的自變量有年齡、經濟來源、健康自評、失能程度、慢性病患病種類、慢性疼痛、跌倒經歷，賦值方式如表1：
  • f t 線性回歸專題及常見問題 - CSDN
    1、標準化對於多元線性回歸需要對各個自變量進行標準化，排除單位的影響。標準化方法：即將原始數據減去相應變量的均數後再除以該變量的標準差，而標準化得到的回歸方程稱為標準化回歸方程，相應得回歸係數為標準化回歸係數。
  • SPSS多元線性回歸分析
    事實上，一種現象常常是與多個因素相聯繫的，由多個自變量的最優組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際，因此多元線性回歸被廣泛運用。今天大家一起來學習吧！土壤和植被養分是作物產量的重要影響因素。
  • spss線性回歸 回歸方程 - CSDN
    ，用到的分析方法就是線性回歸，決定猛學習一下，再來評判視頻裡的結論。就是一個用線性回歸解釋相關性的問題。有時候，定序自變量會作為定距變量處理，或者和定類變量一樣，變換為虛擬變量(啞變量)放入模型；4、殘差的獨立性、正態性和方差齊性，殘差是估計值與真實測量值之間的差，所以要在構建模型後，才能計算殘差，再分析、調整；如果只是做相關關係的探索，不做預測，這一條可以放寬；5、強影響點的診斷；6、自變量的多重共線性問題，即自變量之間有較強的相關性，這條很常見，要根據理論框架和嚴重程度做取捨
  • 原理+代碼|Python實戰多元線性回歸模型
    文章來源： 早起Python作者：蘿蔔前言「多元線性回歸模型」非常常見，是大多數人入門機器學習的第一個案例，儘管如此，裡面還是有許多值得學習和注意的地方。其中多元共線性這個問題將貫穿所有的機器學習模型，所以本文會「將原理知識穿插於代碼段中」，爭取以不一樣的視角來敘述和講解「如何更好的構建和優化多元線性回歸模型」。
  • 多元線性回歸係數檢驗 - CSDN
    多元線性回歸模型通常用來研究一個應變量依賴多個自變量的變化關係，如果二者的以來關係可以用線性形式來刻畫，則可以建立多元線性模型來進行分析。1.t檢驗t檢驗是對單個變量係數的顯著性檢驗，一般看p值； 如果p值小於0.05表示該自變量對因變量解釋性很強。
  • eviews 線性回歸模型 - CSDN
    分享經典書籍： A Modern Approach to Regression with R.pdf  連結: https://pan.baidu.com/s/14NJt7CrOpUUe2hYyrJn_rg  提取碼: 7fv6  多元線性回歸
  • r語言一元回歸模型專題及常見問題 - CSDN
    如果我們要研究這些事件，找到不同變量之間的關係，我們就會用到回歸分析。一元線性回歸分析是處理兩個變量之間關係的最簡單模型，是兩個變量之間的線性相關關係。讓我們一起發現生活中的規律吧。由於本文為非統計的專業文章，所以當出現與教課書不符的描述，請以教課書為準。本文力求用簡化的語言，來介紹一元線性回歸的知識，同時配合R語言的實現。
  • 的方法 線性回歸方程檢驗專題及常見問題 - CSDN
    回歸方程建立及回歸參數的區間估計，但是它們都是建立在假定因變量和自變量線性相關的基礎上。僅憑相關係數的大小，不能直接說明變量之間是否存在線性相關，通過對r的檢驗，確定樣本是否抽自一個總體相關係數為0的總體，可以解答這個問題。可以證明r的t統計量服從自由度為n-2的t分布：範例分析某市欲對貨運總量與工業總產值的數量關係進行研究，以便通過工業總產值預測貨運總量。
  • 多元線性回歸的模型解釋、假設檢驗、特徵選擇
    多元線性回歸:這是一種線性回歸的形式，當有兩個或多個預測因子時使用。我們將看到多個輸入變量如何共同影響輸出變量，同時還將了解計算與簡單LR模型的不同之處。我們還將使用Python構建一個回歸模型。最後，我們將深入學習線性回歸，學習共線性、假設檢驗、特徵選擇等內容。
  • 經典線性回歸模型假定 - CSDN
    回歸問題就是擬合輸入變量x與數值型的目標變量y之間的關係，而線性回歸就是假定了x和y之間的線性關係，公式如下：        　　如下圖所示，我們可以通過繪製繪製（x,y）的散點圖的方式來查看x和y之間是否有線性關係，線性回歸模型的目標是尋找一條穿過這些散點的直線，讓所有的點離直線的距離最短。
  • 多重線性回歸實例 - CSDN
    在上一期SPSS的推文中我們講了一些關於線性回歸的基本知識，還利用一個簡單的實例進行了簡單線性回歸的分析，今天我們就來講講多重線性回歸(也叫多元線性回歸)，有關多元線性回歸的概念我在上一期的推文中也已經講過，這裡就不提了。可瀏覽上一篇SPSS的推文：SPSS第二期——線性回歸(上)，兩篇對照起來看，或許能學到更多知識。
  • 多元線性回歸例題 - CSDN
    %多元線性回歸求解clearclcx=[120731808012512581.190133.02731808012512581.190129.63731808012512581.190158.77731808012512581.190145.32731808012512581.190
  • 線性回歸的統計假設 - CSDN
    在用多元線性回歸模型進行統計推斷之前，我們需要知道該模型的基礎假設。假設我們有n個因變量Y及自變量X1，X2，...，Xk的值，我們想推斷多元回歸方程Yi= b0 + b1X1i + b2X2i + ... + bkXki +εi。
  • t檢驗回歸方程專題及常見問題 - CSDN
    thicksim N(\bm\beta, \sigma^2 ( \bm{X}^T \bm{X} )^{-1} ) β^​OLS​∼N(β,σ2(XTX)−1)σ^OLS2σ2∼χN−p−12\frac {\hat \sigma _{OLS}^2} {\sigma^2} \thicksim \chi^2_{N-p-1}σ2σ^OLS2​​∼χN−p−12​（詳情請見：【統計學習系列】多元線性回歸模型