逐步回归法的基本原理

@易豪4306:什么是逐步回归法 -
龚聂18111937925…… 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....

@易豪4306:spss逐步回归分析的原理
龚聂18111937925…… 是这样的:首先你要弄清楚逐步回归的原理.这个原理我就不说了,百度一下,很多的.然后,确定判断标准:一个是使用F的概率值作为统计变量,系统默认sig.

@易豪4306:关于逐步回归分析的问题 -
龚聂18111937925…… 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.

@易豪4306:统计学中什么是逐步回归,?
龚聂18111937925…… 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.

@易豪4306:SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
龚聂18111937925…… 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...

@易豪4306: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? -
龚聂18111937925…… 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.

@易豪4306:逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
龚聂18111937925…… 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

@易豪4306:线性回归何时做全变量或逐步回归 -
龚聂18111937925…… 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.

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