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多元线性分析,海南大学数学系,一、变量间关系分析,1、计算相关系数：因变量与自变量（只有与因变量高度相关的自变量才能自变量才能引入模型，还应注意自变量之间的相关关系）2、绘制散点图：一次选取一个自变量与因变量绘制散点图（1）主窗口命令scat因变量自变量（2）主菜单选取Quick，选取Graph,打开因变量与自变量序列绘制散点图,二、建立模型,选QuickEstimateEquation选ObjectsNewobjectsEquation因变量在前，自变量在后，中间加常数项（根据需要）主窗口输入ls因变量自变量,三、模型分析,样本决定系数R-squared越大越好；调整后的样本决定系数AdjustedR-squared越大越好（比调整前好）；回归标准误差S.Eofregression越小越好残差平方和Sumsquaredresid越小越好；对数似然比Loglikelihood（残差越小，L越大；变量越多，L越大）；D.W统计量（检查残差序列是否有自相关性，距离2越远，自相关性越明显）,三、模型分析,因变量的均值Meandependentvar因变量的标准差S.D.dependentvar赤池信息量(AIC)Akaikeinfocriterion（被估参数越少，模型越简洁，AIC越小；L越大，模型越精确，是评价模型好坏的标准）Schwarz信息量(SC)F检验统计量F-statistic总结：相伴概率：越小越好,四、预测,在回归方程中扩展样本期，包括动态预测和统计预测两种RMSE均方根误差MAE平均绝对误差MAPE平均绝对百分误差（值低于10，预测精度较高）希尔不等式系数(TheilInequalityCoefficient):介于0和1之间，数值越小，预测精度越高；偏差率(BP):预测均值与实际均值之间的
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