统计分析与方法-第七章

统计分析与方法-第七章Tag内容描述：<p>1、第七章 回归分析6 罗吉斯蒂克回归,回归分析的类型,因变量与自变量都是定量变量的回归分析即我们常做的回归分析 因变量是定量变量，自变量中有定性变量的回归分析即含有哑变量的回归分析 因变量是定性变量的回归分析Logistic回归分析,因变量是定性变量 的回归分析 Logistic回归分析,从多元线性回归到Logistic 回归,例7.4 这是200个不同年龄和性别的人对某项服务产品的认可的数据(logi.sav). 其中： 年龄是连续变量,性别是有男和女(分别用1和0表示)两个水平的定性变量,而变量“观点”则为包含认可(用1表示)和不认可(用0表示)两个水平的定性。</p><p>2、,1,聚类分析,.,2,第五章把对象分类聚类分析,.,3,分类,俗语说，物以类聚、人以群分。当有一个分类指标时，分类比较容易。但是当有多个指标，要进行分类就不是很容易了。比如，要想把中国的县分成若干类，可以按照自然条件来分：考虑降水、土地、日照、湿度等各方面；也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标；,.,4,聚类分析,由于不同的指标项对重要程度或依赖关系是相互不同的，所以也不能用。</p><p>3、第七章回归分析5 虚拟变量的回归 回归分析的类型 因变量与自变量都是定量变量的回归分析 即我们常做的回归分析因变量是定量变量 自变量中有定性变量的回归分析 即含有虚拟变量的回归分析因变量是定性变量的回归分析。</p><p>4、,1,聚类分析,.,2,第五章把对象分类聚类分析,.,3,分类,俗语说，物以类聚、人以群分。当有一个分类指标时，分类比较容易。但是当有多个指标，要进行分类就不是很容易了。比如，要想把中国的县分成若干类，可以按照自然条件来分：考虑降水、土地、日照、湿度等各方面；也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标；,.,4,聚类分析,由于不同的指标项对重要程度或依赖关系是相互不同的，所以也不能用。</p><p>5、回归分析非线性回归和多项式回归,非线性回归可化为线性回归的曲线回归,实际问题中，有许多回归模型的被解释变量y与解释变量x之间的关系都不是线性的，其中一些回归模型通过对自变量或因变量的函数变化可以转化为线性关系，利用线性回归求解未知参数，并作回归诊断。,如有下列模型：,可线性化的回归方程,可线性化的回归方程,SPSS中可线性化的曲线回归方程,SPSS中可线性化的曲线回归方程,在以上曲线回归函数中。</p><p>6、回归分析异方差与自相关分析,应用最小二乘法的前提 符合高斯假设,只有满足高斯假设，用最小二乘法估计出来的回归参数才是无偏的，有效的。 高斯假设主要是针对随机误差项的。,回归模型的基本假设,假定随机误差项 具有相同的方差，独立或不相关，即对于所有样本点，有 但在建立实际问题的回归模型时，经常存在与此假设相违背的情况，一种是计量经济建模中常说的异方差性，,异方差性和自相关性,即: 另一种是自。</p><p>7、第七章 回归分析6罗吉斯蒂克回归,回归分析的类型,因变量与自变量都是定量变量的回归分析即我们常做的回归分析 因变量是定量变量，自变量中有定性变量的回归分析即含有哑变量的回归分析 因变量是定性变量的回归分析Logistic回归分析,因变量是定性变量 的回归分析 Logistic回归分析,从多元线性回归到Logistic 回归,例7.4 这是200个不同年龄和性别的人对某项服务产品的认可的数据(log。</p>