pptspss11 回归分析

1、第11章回归分析返回回归分析概述回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归菜单返回目录线 性 回 归自动线性建模曲 线 估 计二项逻辑斯谛回归多分变量的逻辑斯谛回归有序变量的逻辑斯谛回归概率单位回归非线性回归加 权 回 归二阶段最小二乘法最优尺度回归对数线性模型 习题参考答案 结束返回线 性 回 归返回目录线 性 回 归返回目录线性回归过程线性回归主对话框返回目录线性回归过程设定运算规则对话框输出统计量对话框返回目录线性回归过程选择图形对话框保存变量对话框返回目录线性回归过程选择对话框返回目录线性回归分析实例1输出结果

2、1初始与当前工资散点图返回目录线性回归分析实例1输出结果2引入或从模型中剔除的变量返回目录线性回归分析实例1输出结果2方差分析返回目录线性回归分析实例1输出结果3逐步回归过程中不在方程中的变量返回目录线性回归分析实例1输出结果4各步回归过程中的统计量返回目录线性回归分析实例1输出结果5当前工资变量的异常值表返回目录线性回归分析实例1输出结果6残差统计量返回目录线性回归分析实例1输出结果7判定影响点的各种常用统计量标准化回归系数变化量返回目录线性回归分析实例2输出结果1共线性诊断指标返回目录线性回归分析实例1输出结果8当前工资的预测值与学生化残差返回目录自动线性建模返回目录自动线性建模过程自动线

3、性建模字段选项卡返回目录自动线性建模过程自动线性建模构建选项选项卡返回目录自动线性建模过程基本选项的选项卡返回目录自动线性建模过程模型选择选项的选项卡返回目录自动线性建模过程整体选项的选项卡返回目录自动线性建模过程高级选项的选项卡返回目录自动线性建模过程模型选项的选项卡返回目录评分向导过程评分向导对话框评分向导菜单返回目录评分向导过程模型信息返回目录评分向导过程完成设置选项卡返回目录自动线性建模的实例输出结果1salary的预测值返回目录自动线性建模的实例输出结果2模型各种信息的缩略图返回目录自动线性建模的实例输出结果3模型概要及其准确度返回目录自动线性建模的实例输出结果4自动数据准备情况返回

4、目录自动线性建模的实例输出结果5预测变量的重要性返回目录自动线性建模的实例输出结果6观测值与预测值散点图返回目录自动线性建模的实例输出结果7残差的直方图与正态曲线图离群值情况表返回目录自动线性建模的实例输出结果8转换变量对目标变量重要性示意图模型概要及其准确度返回目录自动线性建模的实例输出结果9显示的前10个有显著效应的预测变量估计的目标变量的均值返回目录自动线性建模的实例输出结果10显示的前10个有显著效应的预测变量估计的目标变量的均值返回目录自动线性建模的实例输出结果10模型构建汇总返回目录自动线性建模的实例输出结果11线性模型过程整体汇总返回目录自动线性建模的实例输出结果12模型变量汇总

5、表返回目录自动线性建模的实例输出结果13salary的PredictedValue（预测值）返回目录曲 线 估 计返回目录曲线回归概述1. 一般概念线性回归不能解决所有的问题。尽管有可能通过一些函数的转换，在一定范围内将因、自变量之间的关系转换为线性关系，但这种转换有可能导致更为复杂的计算或失真。SPSS提供了11种不同的曲线回归模型中。如果线性模型不能确定哪一种为最佳模型，可以试试选择曲线拟合的方法建立一个简单而又比较合适的模型。2. 数据要求(1) 自变量与因变量应为数值型变量。如果自变量以时间间隔测度，则要求因变量也应是时间间隔测度的变量，而且因、自变量使用的时间间隔和单位应是完全相同的

6、。(2) 模型的残差应该呈正态分布。如果选择了线性模型，则因变量须正态，且所有的观测量应独立。返回目录曲线回归过程曲线估计对话框返回目录曲线回归过程保存对话框返回目录曲线回归分析实例输出结果1每加仑里程与车重散点图返回目录曲线回归分析实例输出结果2二次项模型结果返回目录曲线回归分析实例输出结果3三次项模型结果返回目录曲线回归分析实例输出结果4指数模型结果返回目录曲线回归分析实例输出结果5三种模型的图形返回目录二项逻辑斯谛回归返回目录Logistic回归模型回归模型eb0 +b1x1Prob(event ) =1+ ebx= 1+ e-(b +b x)+b0101返回目录二项逻辑斯谛回归过程二项

7、逻辑斯谛过程对话框返回目录二项逻辑斯谛回归过程设定选择规则对话框定义分类变量对话框返回目录二项逻辑斯谛回归过程选项对话框保存新变量对话框返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果1因变量与分类变量代码表观测量简表返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果2没有自变量进入模型的初始状态初始模型的Wlas检验返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果3起始模型外的变量第一步模型系数卡方检验表返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果4最终模型的拟合优度检验Hosmer-Lemeshow检验表返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果5Hosmer-Lemeshow检验的列联表最终观测量分类表返回目录二项逻辑

8、斯谛回归分析实例输出结果6估计淋巴结中发现癌细胞的概率为：ez1prob(淋巴结中有癌细胞) =1 + e- z1 + ez返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果7最终模型统计量返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果8预测方程为：z= -0.398+0.424pathsize-0.025age -0.185pathscat(1) -0.307pathscat(2)返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果9新变量：预测的概率与分类返回目录二项逻辑斯谛回归分析实例输出结果10查找影响点的杠杆值图返回目录多分变量的逻辑斯谛回归返回目录多分变量逻辑斯谛回归的概念回归模型P(event ) = b+

9、 b x+ bx+ L+ blog(x01122pp1 - P(event )返回目录多分变量的逻辑斯谛回归过程主对话框返回目录多分变量的逻辑斯谛回归过程参考类别对话框保存对话框返回目录多分变量的逻辑斯谛回归过程判定标准选择对话框创建和选择模型对话框返回目录多分变量的逻辑斯谛回归过程输出统计量对话框返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果1基本统计量小结模型拟合信息返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果2似然比卡方检验返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果3模型参数估计返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果4变量educ作为协变量的模型参数及检验结果返回目录多分变量逻辑斯

10、谛回归分析实例输出结果5似然比卡方检验返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果6加入学位变量后参数估计及其检验返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果7有交互项的似然比检验结果返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果8观测值与预测值比较返回目录多分变量逻辑斯谛回归分析实例输出结果8分类表拟合度统计量返回目录有序变量的逻辑斯谛回归返回目录有序变量的逻辑斯谛回归的概念按属性的不同程度进行分类得到的资料，称为有序资料，而描述有序资料的变量就称为有序变量。返回目录有序变量的逻辑斯谛回归模型SPSS中的有序变量的逻辑斯谛回归，是以McCullagh (1980, 1998) 提出的方法为基础

11、的，其数学模型为：返回目录有序变量的逻辑斯谛回归的过程有序logit对话框有序logit选项对话框返回目录有序变量的逻辑斯谛回归的过程位置模型对话框度量模型对话框返回目录有序变量的逻辑斯谛回归分析实例输出结果1返回目录有序变量的逻辑斯谛回归分析实例输出结果2模型的拟合优度返回目录有序变量的逻辑斯谛回归分析实例输出结果3参数估计及其检验结果exp(-1.492 - 1.077 0 - 0.141)exp(1.468 - 1.077 0 - 0.141)P(幸福感程度 1) = 0.16348P(幸福感程度 2) = 0.790291 + exp(-1.492 - 1.077 0 - 0.141)

12、1 + exp(1.468 - 1.077 0 - 0.141)返回目录有序变量的逻辑斯谛回归分析实例输出结果4返回目录有序变量的逻辑斯谛回归分析实例输出结果5平行线检验返回目录概率单位回归返回目录：概率单位回归的概念概率单位回归在SPSS软件中属于专业统计分析过程，用来分析反应比例与刺激强度之间的关系。概率分布表达式为：Pi = f（+xi）= f（Zi）概率单位回归分析只考虑诸多累计概率函数中的两种：(1) 标准正态累计概率函数(2) Logit概率函数：返回目录概率单位回归过程概率单位回归主对话框返回目录概率单位回归过程选项对话框返回目录概率单位回归分析实例输出结果1模型参数数据基本统计

13、返回目录概率单位回归分析实例输出结果2三种杀虫剂各剂量致死率与95%的置信区间返回目录概率单位回归分析实例输出结果3观测与期望频数返回目录概率单位回归分析实例输出结果4各组中位数效应比较值返回目录概率单位回归分析实例输出结果5散点图返回目录非线性回归返回目录非线性模型+ eb1x 1+ eb2 x 2+ eb3 x 3y =B0+ e返回目录非线性回归过程非线性回归主对话框返回目录非线性回归过程参数设置参数约束对话框返回目录非线性回归过程损失函数对话框返回目录非线性回归过程选项对话框返回目录非线性回归过程保存新变量对话框返回目录非线性回归分析实例输出结果1美国17901960年人口散点图返回目

14、录非线性回归分析实例输出结果2每步迭代的残差平方和、参数值返回目录非线性回归分析实例输出结果3非线性模型统计量摘要243.99y=i1 + e3.89-0.28ti返回目录非线性回归分析实例输出结果4参数估计值估计参数的渐进相关矩阵返回目录非线性回归分析实例输出结果5观测与预测值的散点图残差年度散点图返回目录加 权 回 归返回目录加权回归的概念返回目录加权回归过程选项对话框权重估计主对话框返回目录加权回归分析实例输出结果1权值方差分析返回目录加权回归分析实例输出结果2模型参数及各种统计量加权线性回归小结返回目录加权回归分析实例输出结果3一般线性回归方差分析加权线性回归的方差分析返回目录加权回归

15、分析实例输出结果4一般线性回归的系数检验加权回归的系数检验返回目录加权回归分析实例输出结果5转换后预测值对残差值散点图返回目录二阶段最小二乘法返回目录二阶段最小二乘法的概念二阶段最小二乘法回归使用与误差项不相关的工具变量来计算有问题的预测变量的估计值（第一阶段），然后使用计算出的值来估计因变量的线性回归模型（第二阶段）。由于所计算的值基于与误差不相关的变量，所以两阶段模型的结果是最优的。返回目录二阶段最小二乘法过程选项对话框两阶最小二乘法主对话框返回目录二阶段最小二乘法分析实例输出结果1回归方程的系数及检验方差分析表返回目录二阶段最小二乘法分析实例输出结果2变量间的相关系数及协方差矩阵返回目录

16、最优尺度回归返回目录最优尺度回归的概念最优尺度分类回归法是标准回归分析法的扩展，它按照某种最优化原则，利用 正态分布、均匀分布的特性，按比例同时 量化转换名义变量、有序变量和尺度变量。在量化分类变量过程中，采用一定的非线 性变化方法进行反复迭代，对原始变量的 每个值都赋予一个最佳的量化数值，尽量 使量化结果能反映初始类别的特征，且保 证变换后各变量间的关系为线性关系，以便得到一个最佳回归方程。返回目录最优尺度回归的过程定义尺度水平对话框离散化对话框返回目录最优尺度回归的过程选项对话框缺失值对话框返回目录最优尺度回归的过程规则化对话框输出对话框返回目录最优尺度回归的过程保存对话框绘制对话框返回目

17、录最优尺度回归分析实例输出结果1返回目录最优尺度回归分析实例输出结果2被排除的记录返回目录最优尺度回归分析实例输出结果3方差分析表回归系数表返回目录最优尺度回归分析实例输出结果4相关性和容忍度表Happy转换图返回目录对数线性模型返回目录对数线性模型的概念对数线性模型适用于分析列联表数据。返回目录对数线性模型过程对数线性模型过程返回目录目录一般对数线性回归分析Logit对数线性回归分析模型选择对数线性回归分析返回一般对数线性回归分析返回目录一般对数线性回归过程一般对数线性模型对话框返回目录一般对数线性回归过程选项对话框模型对话框返回目录一般对数线性回归过程保存对话框返回目录一般对数线性回归实例

18、分析输出结果1拟合优度检验表观测频数与期望频数表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果2参数估计表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果3迭代信息拟合优度检验表拟合优度检验表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果4观测频数与期望频数表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果5参数估计表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果6参数估计的相关系数表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果7参数估计的协方差系数表返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果8观测频数、期望频数和调整残差两两对应的散点图返回目录一般对数线性回归实例分析输出结果9校正残差的正态QQ图返回目录一般对数线性回归实例分析输

19、出结果10校正残差的去势正态QQ图图返回目录Logit对数线性回归分析返回目录Logit对数线性回归分析Logit对数线性回归分析对话框返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果1离散性分析返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果2观测频数、期望频数、残差表关联度返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果3参数估计表返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果4参数估计的相关性表返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果5参数估计的协方差矩阵表返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果6观测频数、期望频数和调整残差两两对应的散点图返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果7校正残差的正态QQ图返回目录Logit对数线性回归实例分析输出结果8校正残差的去势正态QQ图返回目录模型选择对数线性回归分析返回目录模型选择对数线性回归分析过程定义范围框模型选择对话框返回目录模型选择对数线性回归分析过程模型选择框选项对话框返回目录模型选择对数线性回归实例分析输出结果1K阶及更高阶效应检验返回目录模型选择对数线性回归实例分析输出结果2观测频数、期望频数、残差返回目录模型选择对数线性回归实例分析输出结果3参数估计值返回目录模型选择对数线性回归实