标准化回归系数公式
@郭径3612：回归系数、标准回归系数,各指什么?数值差异咋那么大呀? -
爱达19422001625…… 回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数. 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x 增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位. 标准回归系数消除了因变量y和自变量x1,x2,…xn所取单位的影响之后的回归系数,其绝对值的大小直接反映了xi对y的影响程度. 计算方法对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,计算得到的回归方程称为标准化回归方程,相应得回归系数为标准化回归系数.
@郭径3612：回归方程相关系数r公式
爱达19422001625…… 首先已知回归系数b1,讲方程逆推,自变量因变量互换,得到回归系数b2,相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思),如此便可得到相关系数r.直线回归y=a+bx跟相关系数r之间没有关系的,回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律,表达的是一个趋势.相关系数r表态的是这种趋势的相关程度,也就是点的集中程度.如果所有的点距回归方程都很近,说明相关性好.如果点比较分散,|r|的值小,那回归方程的指导意义就不是太大.
@郭径3612：spss线性回归怎么规定系数范围 -
爱达19422001625…… 1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好.2、点analyze--regession--linear,在弹出框里,把变量D选定在dependent里,其他3个因子选到independent里.method里就用默认的enter.如果不需要看其他统计或验证的,直接点ok.结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解析因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距.因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数. 最后公式可以通过看B值那列,A、B、C变量对应的B值为系数,分别相乘,最后加上constant常数值即可.
@郭径3612：什么是标准化回归方程 -
爱达19422001625…… 标准化回归方程 就是将自变量因变量都标准化后的方程 在spss输出的回归系数中有一列是标准化的回归系数B,由于都标准化了,因此标准化方程中 没有常数项了
@郭径3612：对于多元线性回归,matlab如何求出各变量x1,x2,x3,x4的标准化回归系数?
爱达19422001625…… X = [ones(size(x1)) x1 x2 x1.*x2];b = regress(y,X) % Removes NaN data返回值中的b矩阵就是回归系数,如果你需要标准化回归系数,需要先对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,然后再做回归,相应得回归系数为标准化回归系数.
@郭径3612：急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. -
爱达19422001625…… 一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归. 现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程拟合的好坏,看R方和...
@郭径3612：回归方程公式怎么套的
爱达19422001625…… 回归方程套法:1、先求x,y的平均值X,Y.2、再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x12+x22+...xn2-nX2).3、后把x,y的平均数X,Y代入a=Y-bX. 4、求...
@郭径3612：回归分析的结果中有非标准化系数和标准化系数,如何正确使用这两个系数? -
爱达19422001625…… 应该使用非标准化系数. 原因: 1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性,只有标准化了,才能进行重要性对比.故,比较重要性时用标准化系数,做实际的预测,应该用非标准化系数. 2、需要注意的是,标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性.相对重要性,与某一特定的情况下,自变量间的离散程度有关. 故,标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的,而不是绝对正确的,它可能因时因地而变化. 事实上,如果未来环境因素的波动程度变小,很可能遗传因素就显得更为重要.数据的情况千差万别,变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况.
@郭径3612：标准回归系数的问题★★★★★★★★★★★ -
爱达19422001625…… 确实,beta coefficient就是标准回归系数,它是首先把各个自变量进行Z转换(数据值-数据平均值然后除以标准差)之后再进行回归,此时得出的回归系数称为标准化回归系数.Z转换可以把各个自变量的数级、量纲统一标准化,也就可以根据标准化回归系数的大小比较出各个自变量在回归方程中的效应大小.
@郭径3612：SPSS线性回归系数如何求 -
爱达19422001625…… 你的做法完全正确. a=Constant=-0.003 b=1.059 你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义. 出现Unstandardized和Standardized之分是由于普通的回归系数(未标准化回归系数Unstandardized)受到自变...
爱达19422001625…… 回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数. 回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x 增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位. 标准回归系数消除了因变量y和自变量x1,x2,…xn所取单位的影响之后的回归系数,其绝对值的大小直接反映了xi对y的影响程度. 计算方法对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,计算得到的回归方程称为标准化回归方程,相应得回归系数为标准化回归系数.
@郭径3612：回归方程相关系数r公式
爱达19422001625…… 首先已知回归系数b1,讲方程逆推,自变量因变量互换,得到回归系数b2,相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思),如此便可得到相关系数r.直线回归y=a+bx跟相关系数r之间没有关系的,回归方程是表述了各点之间自变量与应变量的产业化规律,表达的是一个趋势.相关系数r表态的是这种趋势的相关程度,也就是点的集中程度.如果所有的点距回归方程都很近,说明相关性好.如果点比较分散,|r|的值小,那回归方程的指导意义就不是太大.
@郭径3612：spss线性回归怎么规定系数范围 -
爱达19422001625…… 1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好.2、点analyze--regession--linear,在弹出框里,把变量D选定在dependent里,其他3个因子选到independent里.method里就用默认的enter.如果不需要看其他统计或验证的,直接点ok.结果里,R值就是回归的决定系数,代表各变量能解析因变量的程度.ANOVA里,sig小于0.05证明回归方程有效.constant对应的B值是截距.因子对应的beta值就是他们的标准化影响系数. 最后公式可以通过看B值那列,A、B、C变量对应的B值为系数,分别相乘,最后加上constant常数值即可.
@郭径3612：什么是标准化回归方程 -
爱达19422001625…… 标准化回归方程 就是将自变量因变量都标准化后的方程 在spss输出的回归系数中有一列是标准化的回归系数B,由于都标准化了,因此标准化方程中 没有常数项了
@郭径3612：对于多元线性回归,matlab如何求出各变量x1,x2,x3,x4的标准化回归系数?
爱达19422001625…… X = [ones(size(x1)) x1 x2 x1.*x2];b = regress(y,X) % Removes NaN data返回值中的b矩阵就是回归系数,如果你需要标准化回归系数,需要先对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,然后再做回归,相应得回归系数为标准化回归系数.
@郭径3612：急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. -
爱达19422001625…… 一个自变量 一个因变量如果要进行线性回归,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归. 现在很多人都忽略这一点 直接使用的. 至于判断线性方程拟合的好坏,看R方和...
@郭径3612：回归方程公式怎么套的
爱达19422001625…… 回归方程套法:1、先求x,y的平均值X,Y.2、再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x12+x22+...xn2-nX2).3、后把x,y的平均数X,Y代入a=Y-bX. 4、求...
@郭径3612：回归分析的结果中有非标准化系数和标准化系数,如何正确使用这两个系数? -
爱达19422001625…… 应该使用非标准化系数. 原因: 1、标准化回归系数测度的是对被解释变量的重要性,只有标准化了,才能进行重要性对比.故,比较重要性时用标准化系数,做实际的预测,应该用非标准化系数. 2、需要注意的是,标准化系数比较的主要性是一种同量纲化后的相对重要性.相对重要性,与某一特定的情况下,自变量间的离散程度有关. 故,标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的,而不是绝对正确的,它可能因时因地而变化. 事实上,如果未来环境因素的波动程度变小,很可能遗传因素就显得更为重要.数据的情况千差万别,变量的相对重要性也可能完全不同但都符合当时的实际情况.
@郭径3612：标准回归系数的问题★★★★★★★★★★★ -
爱达19422001625…… 确实,beta coefficient就是标准回归系数,它是首先把各个自变量进行Z转换(数据值-数据平均值然后除以标准差)之后再进行回归,此时得出的回归系数称为标准化回归系数.Z转换可以把各个自变量的数级、量纲统一标准化,也就可以根据标准化回归系数的大小比较出各个自变量在回归方程中的效应大小.
@郭径3612：SPSS线性回归系数如何求 -
爱达19422001625…… 你的做法完全正确. a=Constant=-0.003 b=1.059 你这种情况b值应该是Unstandardized,Standardized的值对你这份数据没有意义. 出现Unstandardized和Standardized之分是由于普通的回归系数(未标准化回归系数Unstandardized)受到自变...
