逐步回归法的基本步骤
@干夏5447：如何使用SPSS进行逐步回归分析? -
於怖17327522722…… 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
@干夏5447：什么是逐步回归法 -
於怖17327522722…… 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....
@干夏5447：逐步回归问题!! -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：怎么用Spss做多元逐步回归? -
於怖17327522722…… 可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise;再单击Statistics,在打开的对话框中依次选择Descriptives和Casewise diagnostic选项及outliers outside n standard ...
@干夏5447：统计学中什么是逐步回归,?
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：线性回归何时做全变量或逐步回归 -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：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? -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：求助:spss进行多元逐步回归,详细的步骤和解释,感激不尽! -
於怖17327522722…… 这很简单 在分析——回归分析,第一就是线性回归,第二个是非线性回归,里面可以选择不同的回归方法,但逐步回归只有多元线性回归有.
於怖17327522722…… 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
@干夏5447：什么是逐步回归法 -
於怖17327522722…… 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....
@干夏5447：逐步回归问题!! -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：怎么用Spss做多元逐步回归? -
於怖17327522722…… 可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise;再单击Statistics,在打开的对话框中依次选择Descriptives和Casewise diagnostic选项及outliers outside n standard ...
@干夏5447：统计学中什么是逐步回归,?
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：线性回归何时做全变量或逐步回归 -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：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? -
於怖17327522722…… 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.
@干夏5447：求助:spss进行多元逐步回归,详细的步骤和解释,感激不尽! -
於怖17327522722…… 这很简单 在分析——回归分析,第一就是线性回归,第二个是非线性回归,里面可以选择不同的回归方法,但逐步回归只有多元线性回归有.
