回归分析的模型SPSS

，第10章回归分析，简介：1，回归分析的概念和模型2，回归分析的概念，回归分析的主要内容，寻找相关(相关)变量之间的关系：在样本数据集中，这些变量之间的定量关系影响确定其关系可信度的各种统计检查变量中，判断重要变量，不大量使用结果关系进行预测和控制。回归分析模型、线性回归模型和非线性回归模型根据参数数进行划分：简单的一元回归、多元回归基本步骤：使用SPSS获取模型关系是我们希望的，回归方程的重要测试(f测试)和回归系数b的重要测试(t测试)，拟合度R2(相关系数的平方，一元回归的RSquare)，回归分析过程，包含在回归过程中：Liner:线性回归CurveEstimation:曲线估计BinaryLogistic:二分变量逻辑回归MultinomialLogistic:多元逻辑回归Ordinal顺序回归Probit:10.1线性回归(Liner)，一元线性回归方程：y=a bxa用R2确定系数确定线性回归线的拟合程度，该系数将节规b称为回归线。多重线性回归方程式3360 y=b0b 1x1b2 x2，描述因变数变异而解译引数的程度(比率).bnx nb0是常量B1、B2、bn表示y为x1、x2、Xn的部分回归系数使用AdjustedR2调整确定系数确定多线性回归方程的拟合程度。用于描述基于变量变异的一阶线性回归模型的自变量解释的决定：通常以散点图(Graphs-Scatter-Simple)开头。为了简单的观察(例如，Salary和Salbegin的关系)，如果散点图的趋势大致是线性关系，则创建线性方程式；如果不是线性分布，则建模另一个方程式，然后比较R2(- 1)以确定最佳方程式(曲线估计)多线性回归，通常是逐步回归方法-Stepwise，逐步回归方法的基本思想，所有参数x1，X2，通过，xp，y贡献大小的比较和f测试方法，选择部分回归平方和重要变量，进入回归方程。每个阶段仅引入一个变量，同时创建部分回归方程。引入变量后，将对引入原始回归方程的变量逐个检查部分回归平方和。由于引入新变量，已经放入方程的变量变为不重要，将从回归方程中删除该变量。引入两个参数后，开始考虑是否有需要删除的变量。只有在回归方程式的所有引数对y有显着影响，并且不需要移除时，在考虑从未选取方程式的引数中，选取对y有显着影响的新变数，进入方程式。无论引入还是删除变量，都称为一步。继续重复此过程，直到无法删除已引入的变量或无法再引入新参数为止，逐步回归过程结束。10.1.6线性回归分析实例p240，例如，p2240 data 07-03接受初始薪金Salbegin、工作经验prevexp、工作小时数jobtime、工作类型jobcat、培训期间edcu等作为参数，当前薪金Salary是变量首先，创建数据散点图，观察变量Salary和参数Salbegin之间的关系是否具有线性特性graphs-scatter-simplex axis:salbeginyaxis:Salary散点图的趋势大致线性关系。线性回归模型analyze-regression-linear dependent 3360 Salary independents : sal begin，prev exp，job time，job cat，Edcu和、10.2曲线估计(CurveEstimation)、第一次回归的曲线估计(如果散点图的趋势没有线性分布)、第二次拟合(quadra)、第三次拟合(Cubic)等。某些弯管头方法主要是各种弯管头模型(请参阅修改adjusted r 2-1)，请看10.2.3曲线估计分析示例，示例p27data 11-01:汽车数据，Mpg(每加仑汽油里程)和weight(汽车重量)之间的关系。首先，散点图(graphs-scatter-simple):weight(X)、mpg(Y)，随着每加仑汽油里程mpg(Y)增加汽车自重的weight(X)使用曲线关系analyze-regression-curveestimation dependent : mpg independent : weight models 3360完全选取(不包括最后的逻辑回归)选取所有模型models，来选取多个，10.3两个逻辑回归(BinaryLogistic)，经常需要判断现实中会发生什么，候选人会当选吗？为什么有些人容易患上冠心病？为什么有些人的事业会成功？发生此问题的原因是变量只有两个值，没有(0)和(1)引用。为此，变量的范围必须在0到1之间。逻辑回归模型逻辑回归中视图测量的发生概率直接预测。包含一个参数的回归模型和包含多个参数的回归模型公式。其中z=b0b 1x1.bpxp (p是参数数)。事件不发生的概率为prob (no event)=1-prob (event)。所以最重要的是B0，B1，常数和因子(BP)数据要求：变量必须具有二分法特性。参数可以是分类变量和固定距离变量。如果参数是分类变量，则必须将其编码为平分变量或显示变量。表示有两种编码变量的方法。回归系数：概率和概率的差值。概率=发生概率/未发生概率。从52个桥接卡中提取a的概率为(4/52)/(48/52)=1/12，概率值可以根据4/52=1/13回归系数表在回归模型公式中写入z。然后根据回归模型公式Prob(event)进行预测。10.3.3两个逻辑回归示例，示例P255Data11-02:乳腺癌患者的数据分析，变量：年龄、疾病时间、肿瘤扩散分级pathcat (3种)，肿瘤大小pathcatanalyze-registration-binarylogistic dependent : ln _ yesno covariates : age，time，pathcat，pathsize，path size按照回归模型公式Prob(event)=1/(1 e-z)，60岁，pathsize为1，histgrad为1，pathscat为1的患者在淋巴结发现癌细胞的概率为1/(1 e-()，补充：回归分析，下一个讲义是关于吴熙学教授回归分析的讲义。简单但实用。定量变量的线性回归分析、示例1(highschoo.sav)中两个变量的数据的线性回归、寻找最能代表散点图中点的直线。检查问题等，系数b1=0的检查配合的f检查R2(确定系数)和修正的R2。对多个参数的回归等如何解释拟合线？什么是逐步回归方法？参数中存在定性变量的回归，示例1(highschoo.sav)中的数据中存在作为虚拟变量或虚拟变量(dummyvariable)出现的定性变量“revenue”；这里收入的“低”、“中”、“高”代表1，2，3。因此，用这种哑巴进行全面回归是没有道理的。示例1以数据为例，使用下面的模型：可以说明自变量中有定性变量的回归，现在只需要估计b0，b1，a1，a2，a3。哑巴元素的每个参数a1、a2、a3本身都有相对意义，因此这三者都不能估计，只能在约束条件下估计。约束可以有很多选择。其中一个预设条件是将参数设定为0(例如a3=0)，以预估a1和a2的相对意义。对于实例1，b0、b1、a1、a2和a3的估计值分别为28.708，0.688、-11.066和-4.679，0。这时，拟合线对三种，三种家庭收入分别为：SPSS实现(hischool.sav)，analize-generalin rmodel-univariate，Options，选择ParameterEstimates，然后在主对话框中选择从属变量(S1)然后再次单击“模型”，从SpecifyModel中选择“自定义”，向右选择两个相关参数，然后从下面的BuildingTerm中选择“主视图”。Continue-OK，结果。输出结果有回归系数和一些检查结果。在这里进行的线性回归只是回归的一种，是有史以来最古老的。但是所有模型都是一种近似。线性回归当然不同。它长期被广泛研究主要是因为在数学上比较简单。成为其他回归的基础。要经常用批判的眼光看待这些模式。SPSS的回归分析，参数和原因变量都是量化变量时的线性回归分析：菜单：analize-regision-linear选择相关参数为InDependent，选择相关变量为Dependent，然后选择OK。如果有多个参数(多元回归模型，选择Method:Stepwise)，则可以选择所有参数。SPSS的回归分析，由于