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spss的線性回歸分析-資料下載頁

2026-05-01 18:36本頁面

　　

【正文】 .否則認為出現了異方差現象 (二 )差異方差診斷 – 可以通過繪制標準化殘差序列和因變量預測值 (或每個自變量 )的散點圖來識別是否存在異方差 (三 )異方差處理 – 實施方差穩定性變換 ? 殘差與 yi(預測值 )的平方根呈正比：對 yi開平方 ? 殘差與 yi(預測值 )呈正比 :對 yi取對數 . ? 殘差與 yi(預測值 )的平方呈正比 ,則 1/yi 多元線性回歸分析操作 (一 )基本操作步驟 (1)菜單選項 : analyzeregressionlinear… (2)選擇一個變量為因變量進入 dependent框 (3)選擇一個或多個變量為自變量進入 independent框 (4)選擇多元回歸分析的自變量篩選方法 : – enter:所選變量全部進入回歸方程 (默認方法 ) – remove:從回歸方程中剔除變量 – stepwise:逐步篩選； backward:向后篩選； forward:向前篩選 (5)對樣本進行篩選 (selection variable) – 利用滿足一定條件的樣本數據進行回歸分析 (6)指定作圖時各數據點的標志變量 (case labels) 多元線性回歸分析操作 (二 ) statistics選項 (1)基本統計量輸出 – Part and partial correlation:與 Y的簡單相關、偏相關和部分相關 – R square change:每個自變量進入方程后 R2及 F值的變化量 – Collinearity dignostics:共線性診斷 . 多元線性回歸分析操作 (三 )options選項 : ? stepping method criteria:逐步篩選法參數設置 . – use probability of F:以 F值相伴概率作為變量進入和剔除方程的標準 .一個變量的 F值顯著性水平小于 entry()則進入方程。大于 removal()則剔除出方程 .因此 :Entryremoval – use F value:以 F值作為變量進入 ()和剔除 ()方程的標準 (四 )save選項 : 將回歸分析結果保存到數據編輯窗口中或某磁盤文件中曲線估計 (curve estimate) (一 )目的 : 在一元回歸分析或時間序列中 ,因變量與自變量 (時間 )之間的關系不呈線性關系 ,但通過適當處理 ,可以轉化為線性模型 .可進行曲線估計 . (二 )曲線估計的常用模型 : ? y=b0+b1t (線性擬和 linear) ? y=b0+b1t+b2t2 (二次曲線 quadratic) ? y=b0+b1t+b2t2+b3t3 (三次曲線 cubic) t為時間 ,也可為某一自變量 . 曲線估計 (curve estimate) (三 )基本操作步驟 (1)繪制散點圖 ,觀察并確定模型 . (2)菜單選項 : analyzeregressioncurve estimation (3) 選擇因變量到 dependent框 (4) 選擇自變量到 independent框或選 time以時間作自變量 (5)選擇模型 (R2最高擬和效果最好 ) 曲線估計 (curve estimate) (四 )其他選項 (1)display ANOVA table:方差分析表 (2)plot models:繪制觀察值和預測值的對比圖 . (3)save選項 : – predicted values:保存預測值 . – Residual:保存殘差值 . – prediction interval:保存預測值的默認 95%的可置信區間 . – Predict case:以 time作自變量進行預測 . ? Predict from estimation period through last case:計算保存所有預測值 . ? Predict through :如果預測周期超過了數據文件的最后一個觀測期 ,選擇此項 ,并輸入預測期數 .

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