多元回归的例子与结果说明.doc_第1页
多元回归的例子与结果说明.doc_第2页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

本文的目的就是将一个简单的分析结果描述出来，不仅方便学习，也方便观看。以下是直线回归的例子，数据如下。体长胸围体重151.5186462156.2186496146193458136.1193463146.2172388149.8188485155197456144.5175392147.2175398145.2185437138172378142.5192446141.5180396149183426154.2193506152187457158190506146.8189455147.3183478151.3191454整套数据是从生物统计学中的一个例子中得到的，现实生活中不可能这么理想，这里只是举例。数据是20头黄牛的体重，胸围，体长的数据，目的就是建立体重（因变量）对胸围和体长（自变量）的回归方程。本人所用的方法就是全部都是默认，只是将统计量对话框中的所有复选框全选。即是是外行，也照样能用SPSS分析。但是，结果就必须能看懂，知道各个统计量是什么意思才能用来分析。所以，本人的原则就是，操作是手段，次要的，而结果是重要的。但是，许多书都是对结果轻描淡写，但是几句话却蕴藏着方法。就是方差的平方根，是一种离散趋势的度量。本例中体重的标准偏差最大描述性统计量 均值标准 偏差N体重446.850039.3864520体长147.91505.8125320胸围185.50007.4091020表示自变量与因变量间线性关系密切程度的指标，取值范围01.值越接近1，线性关系越强，本例为0.828线性关系比较强与R方有相同的数值模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差更改统计量Durbin-WatsonR 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.858a.735.70421.42079.73523.618217.0002.536是解释回归模型中自变量的变异在因变量变异中所占的比例，多云回归判定系数的值会随着进入方程的自变量个数或样本容量的大小的增加而增加，为了消除影响，引进调整R方。本例中调整R方小于R方。a. 预测变量: (常量), 胸围, 体长。在对回归模型诊断时，需要诊断回归模型中误差项的独立性，如果误差项不独立，那么对回归模型的任何估计与假设所作出的结论都是不可靠的。诊断的参数为DW，取值范围为0D4.统计
人人文库> 全部分类> 应用文书 > 事务文书

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论