逐步回归分析

逐步回归分析Tag内容描述：<p>1、回归分析MATLAB工具箱一、多元线性回归多元线性回归：1、确定回归系数的点估计值：命令为：b=regress(Y, X )b表示Y表示X表示2、求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型：命令为：b, bint,r,rint,stats=regress(Y,X,alpha)bint表示回归系数的区间估计.r表示残差.rint表示置信区间.stats表示用于检验回归模型的统计量,有三个数值：相关系数r2、F值、与F对应的概率p.说明：相关系数越接近1,说明回归方程越显著；时拒绝,F越大,说明回归方程越显著；与F对应的概率p时拒绝H0,回归模型成立.alpha表示显著性水平(缺省时为0.05)3、画出残差。</p><p>2、SPSS中逐步回归分析的应用SPSS(Statistical Package for the Social Science)社会科学应用软件包是世界上著名的统计分析软件之一。它和SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）、BMDP（Biomedical Programs，生物医学程序）并称为国际上最有影响的三大统计软件。SPSS名为社会学统计软件包，这是为了强调其社会科学应用的一面（因为社会科学研究中的许多现象都是随机的，要使用统计学和概率论的定理来进行研究），而实际上它在社会科学、自然科学的各个领域都能发挥巨大作用，并已经应用于经济学、生物学、教育学、心理学、医学。</p><p>3、介绍SPSS中逐步回归分析的应用2009-04-20 12:30:45|分类： 默认分类 阅读2037 评论0 字号：大中小订阅 杨应红 张马兵 卢逢刚（安庆市气象局 246001）引 言SPSS(Statistical Package for the Social Science)社会科学应用软件包是世界上著名的统计分析软件之一。它和SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）、BMDP（Biomedical Programs，生物医学程序）并称为国际上最有影响的三大统计软件。SPSS名为社会学统计软件包，这是为了强调其社会科学应用的一面（因为社会科学研究中的许多现象都是随机的，要使用统计学和概率论的定理。</p><p>4、第七章 逐步回归预测地理模型第一节 导 言在水文、气象、地震等预报工作中，以及进行人文地理、经济地理要素分析的时候，常需选出对研究变量y（即因变量或预报量）有影响的因子（即自变量）。众多的因素中可能有些对y有显著影响，有些则影响很小。前面我们曾指出，在建立多元线性回归预测模型后，不但必须对预测方程进行显著性检验，还必须对每一个回归系数，即考虑的每一个影响因素，进行显著性检验。我们所引入的影响因素，在许多情况下，其意义是彼此重复的或是密切相关的。在数学模型中表现为为此因素的“共线性”；在实际意义上表明。</p><p>5、1 第6章逐步回归分析 多元逐步回归方法的基本思路 自动地从大量的可供选择的变量中选取最重要的变量 据以建立回归分析的预测或者解释模型 变量选取的根据是自变量对因变量作用程度的大小 保留作用程度大的变量 剔除作用小的变量 是否选取一个变量 定量判据之一就是相关系数 假定有m个自变量 1个因变量 用y表示 则全部变量 包括自变量和因变量 之间的相关系数矩阵可以表作 6 1基本原理 根据相关系数定义一。</p><p>6、2.5 多元逐步回归算法原理,多元回归模型首先将实际问题所提取的全部变量引入方程，然后再根据变量的显著性检验把方程中不重要的变量逐一剔除，建立新方程。 缺点：（1）首先在实际问题中，要提取合适的变量来建立回归方程本身不是一件很容易的事情，变量间可能存在高度的相互依赖性会给回归系数的估计带来不合理的解释； （2）其次变量的一次性引入方程，易导致计算量增大，运算效率降低，精度不够等问题。</p><p>7、2.5 多元逐步回归算法原理,多元回归模型首先将实际问题所提取的全部变量引入方程，然后再根据变量的显著性检验把方程中不重要的变量逐一剔除，建立新方程。 缺点：（1）首先在实际问题中，要提取合适的变量来建立回归方程本身不是一件很容易的事情，变量间可能存在高度的相互依赖性会给回归系数的估计带来不合理的解释； （2）其次变量的一次性引入方程，易导致计算量增大，运算效率降低，精度不够等问题。</p>