逐步回归法是什么
@冀秆6453：什么是逐步回归法 -
焦哈15895143108…… 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....
@冀秆6453：统计学中什么是逐步回归,?
焦哈15895143108…… 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.
@冀秆6453：什么是stepwise regression -
焦哈15895143108…… stepwise regression 逐步回归;逐步回避;逐步回归法 This finding provides good reason for the application of the stepwise regressionmethod. 这就为逐步回归方法在应用上的重要性提供了科学依据.很高兴第一时间为您解答,祝学习进步 如有问题请及时追问,谢谢~~O(∩_∩)O
@冀秆6453：线性回归何时做全变量或逐步回归 -
焦哈15895143108…… 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.
@冀秆6453：逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
焦哈15895143108…… 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
@冀秆6453：逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
焦哈15895143108…… 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!
@冀秆6453：统计软件中,例如Eviews、R和SAS等在修正多重共线性时用的的逐步回归法能考虑到变量的经济意义吗? -
焦哈15895143108…… 可靠.逐步回归法就是分别对每个变量进行回归,根据理论和统计检验从中选出一个最合适的回归方程作为基本回归方程,通常都是选取拟合最优R^2最大的回归方程. 然后再逐个增加解释变量,重新进行线性回归.如果提高了拟合优度并且其他参数统计上仍显著,就保留该解释变量.若拟合优度显著,但某些参数的数值或符号受到显著影响,表示其存在多重共线性,进行比较,保留对被解释变量影响较大的,略去影响较小的. 逐步分析法是处理多重共线及修正的有效的方法,也可以很好的解释经济变量的意义.
@冀秆6453：多元线性回归与多元逐步回归分析是一回事吗 -
焦哈15895143108…… 不是一回事,多元线性回归分析强调自变量有多个,并且自变量与因变量是线性关系.其中自变量进入回归方程的方式有多种,逐步进入法就是其中之一,因而叫逐步回归分析.除了逐步进入法还有全部进入法、向前、向后法等.(南心网 SPSS逐步回归分析)
@冀秆6453：统计学变量选择方法 -
焦哈15895143108…… 1:如果你是在做回归分析,那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了,比如在分析你们家中的每月消费支出是,如果你选取的解释变量有父母工资,期货收益,还有存款利息等,加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出,这样变量之间就明显的产生了多重共线性了,应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话,那么这样变量:父母工资与变量:爸爸的工资的相关系数就会相当高了,这样在回归分析中就会产生许多错误,违反了高斯假定.所以这里就是为了消除多重共线性了2:这里使用的方法叫做逐步回归法
@冀秆6453：逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
焦哈15895143108…… 1、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件.抄 2、创建变量,并输入数据. 3、选择计算X1、X2、X3的简单相关系数.在工作窗口中定义这两个序列,然后单击鼠标右袭键,选择Open—as Group. 4、再在显示的组工作窗口中点击View—Covariance Analysis. 5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation,按OK. 6、三个变量之间两两之间的相关系数很zhidao大,相关程度也较高,因次存在着多重共线性.
焦哈15895143108…… 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....
@冀秆6453：统计学中什么是逐步回归,?
焦哈15895143108…… 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.
@冀秆6453：什么是stepwise regression -
焦哈15895143108…… stepwise regression 逐步回归;逐步回避;逐步回归法 This finding provides good reason for the application of the stepwise regressionmethod. 这就为逐步回归方法在应用上的重要性提供了科学依据.很高兴第一时间为您解答,祝学习进步 如有问题请及时追问,谢谢~~O(∩_∩)O
@冀秆6453：线性回归何时做全变量或逐步回归 -
焦哈15895143108…… 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.
@冀秆6453：逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
焦哈15895143108…… 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
@冀秆6453：逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
焦哈15895143108…… 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!
@冀秆6453：统计软件中,例如Eviews、R和SAS等在修正多重共线性时用的的逐步回归法能考虑到变量的经济意义吗? -
焦哈15895143108…… 可靠.逐步回归法就是分别对每个变量进行回归,根据理论和统计检验从中选出一个最合适的回归方程作为基本回归方程,通常都是选取拟合最优R^2最大的回归方程. 然后再逐个增加解释变量,重新进行线性回归.如果提高了拟合优度并且其他参数统计上仍显著,就保留该解释变量.若拟合优度显著,但某些参数的数值或符号受到显著影响,表示其存在多重共线性,进行比较,保留对被解释变量影响较大的,略去影响较小的. 逐步分析法是处理多重共线及修正的有效的方法,也可以很好的解释经济变量的意义.
@冀秆6453：多元线性回归与多元逐步回归分析是一回事吗 -
焦哈15895143108…… 不是一回事,多元线性回归分析强调自变量有多个,并且自变量与因变量是线性关系.其中自变量进入回归方程的方式有多种,逐步进入法就是其中之一,因而叫逐步回归分析.除了逐步进入法还有全部进入法、向前、向后法等.(南心网 SPSS逐步回归分析)
@冀秆6453：统计学变量选择方法 -
焦哈15895143108…… 1:如果你是在做回归分析,那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了,比如在分析你们家中的每月消费支出是,如果你选取的解释变量有父母工资,期货收益,还有存款利息等,加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出,这样变量之间就明显的产生了多重共线性了,应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话,那么这样变量:父母工资与变量:爸爸的工资的相关系数就会相当高了,这样在回归分析中就会产生许多错误,违反了高斯假定.所以这里就是为了消除多重共线性了2:这里使用的方法叫做逐步回归法
@冀秆6453：逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
焦哈15895143108…… 1、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件.抄 2、创建变量,并输入数据. 3、选择计算X1、X2、X3的简单相关系数.在工作窗口中定义这两个序列,然后单击鼠标右袭键,选择Open—as Group. 4、再在显示的组工作窗口中点击View—Covariance Analysis. 5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation,按OK. 6、三个变量之间两两之间的相关系数很zhidao大,相关程度也较高,因次存在着多重共线性.
