对逐步回归法的理解
@归茅6392：什么是逐步回归法 -
那广19362595182…… 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....
@归茅6392：统计学中什么是逐步回归,?
那广19362595182…… 求回归方程最常见的是两种方式,第一是逐步回归,第二是进入.进入的意思就是一次性把所有变量放入回归方程中.逐步回归是指每次进入一个回归系数最显著的变量或每次去除一个回归系数最不显著的自变量,从而循序渐进地得到最终的回归方程.比如做智力,个人能力,家里条件对学习成绩的影响,逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量,比如先单独进入智力,然后进入个人能力,此时的自变量是智力和个人能力两个变量,最后进入家庭条件.
@归茅6392：逐步回归问题!! -
那广19362595182…… 逐步回归的原理不是你这样理解的. 逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合,从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中.而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的,而是按照自变量的顺序排的.参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值,而是标准回归系数,表示自变量对因变量影响大小的系数,就是通常模型中的变量系数. 因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响,而并没有按影响的大小进行排序.
@归茅6392：逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
那广19362595182…… 逐步回归在做多元线性回归分析时使用,当自变量较多时,我们需要选择对因变量有显著影响的变量,而舍去对因变量无显著影响的变量,最好的方法就是回归分析
@归茅6392：线性回归何时做全变量或逐步回归 -
那广19362595182…… 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.
@归茅6392：逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
那广19362595182…… 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
@归茅6392：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
那广19362595182…… SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
@归茅6392：spss做线性回归,依照什么选用“进入”或者“逐步”方法?有什么区别? -
那广19362595182…… 做线性回归,有一个步骤是回归变量的选择,在开始回归之前,如果已经对各项因素很熟悉了,基本确定影响因素,那么可以选“进入”,如果对因素不甚了解,对其主次顺序还不太明确时,建议用“逐步”的方法;另外,逐步的方法可以对回归方程进行优化,所以,最终得到的方程一般来讲是最优的.
@归茅6392：多元逐步回归分析的目的是什么 -
那广19362595182…… 多元逐步回归分析的目的是为了看每个解释变量对被解释变量的影响程度,当方程出现了异方差性,影响了回归方程的准确性,则要把这个变量剔除.
那广19362595182…… 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....
@归茅6392：统计学中什么是逐步回归,?
那广19362595182…… 求回归方程最常见的是两种方式,第一是逐步回归,第二是进入.进入的意思就是一次性把所有变量放入回归方程中.逐步回归是指每次进入一个回归系数最显著的变量或每次去除一个回归系数最不显著的自变量,从而循序渐进地得到最终的回归方程.比如做智力,个人能力,家里条件对学习成绩的影响,逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量,比如先单独进入智力,然后进入个人能力,此时的自变量是智力和个人能力两个变量,最后进入家庭条件.
@归茅6392：逐步回归问题!! -
那广19362595182…… 逐步回归的原理不是你这样理解的. 逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合,从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中.而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的,而是按照自变量的顺序排的.参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值,而是标准回归系数,表示自变量对因变量影响大小的系数,就是通常模型中的变量系数. 因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响,而并没有按影响的大小进行排序.
@归茅6392：逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
那广19362595182…… 逐步回归在做多元线性回归分析时使用,当自变量较多时,我们需要选择对因变量有显著影响的变量,而舍去对因变量无显著影响的变量,最好的方法就是回归分析
@归茅6392：线性回归何时做全变量或逐步回归 -
那广19362595182…… 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.
@归茅6392：逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
那广19362595182…… 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
@归茅6392：SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
那广19362595182…… SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
@归茅6392：spss做线性回归,依照什么选用“进入”或者“逐步”方法?有什么区别? -
那广19362595182…… 做线性回归,有一个步骤是回归变量的选择,在开始回归之前,如果已经对各项因素很熟悉了,基本确定影响因素,那么可以选“进入”,如果对因素不甚了解,对其主次顺序还不太明确时,建议用“逐步”的方法;另外,逐步的方法可以对回归方程进行优化,所以,最终得到的方程一般来讲是最优的.
@归茅6392：多元逐步回归分析的目的是什么 -
那广19362595182…… 多元逐步回归分析的目的是为了看每个解释变量对被解释变量的影响程度,当方程出现了异方差性,影响了回归方程的准确性,则要把这个变量剔除.
