多元线性回归与多元逐步回归.ppt

例子第一节多元线性回归第二节多元逐步回归第三节多元线性回归的注意事项
第一节多元线性回归（multiplelinearregression）多元线性回归的数据格式一、多元线性回归方程(multiplelinearregressionequation)两个自变量与应变量的散点图两个自变量与应变量的拟合面1.求偏回归系数bj及b02.例子例11.120名糖尿病人的血糖、胰岛素及生长素的测定值列于下表中，试建立血糖对于胰岛素及生长素的二元线性回归方程。对于本例有:对表11-2的数据资料由SAS统计软件可得到如下表11-3的主要结果。 二、回归方程的假设检验X2由表11-4可知，F＝21.54，P<0.05。从而，拒绝H0，可以认为β１和β２不全为0，即所求回归方程有统计学意义。２．偏回归系数的检验表11-5例11.1数据的偏回归系数F检验表(2)t检验三、标准化回归系数（standardizedpartialregressioncoefficient)１．复相关系数（multiplecorrelationcoefficient）又称多元相关系数或全相关系数，表示回归方程中的全部自变量X共同对应变量Y的相关密切程度。复相关系数取值总为正值，在0与1之间，简记为R。如果只有一个自变量，此时2．决定系数(coefficientofdetermination）复相关系数的平方又称决定系数，记为，用以反映线性回归方程能在多大程度上解释应变量Y的变异性。第二节多元逐步回归（multiplestepwiseregression）1.多元逐步回归的基本思想2.多元逐步回归的基本原理3.多元逐步回归的检验水平4.多元逐步回归事例多元逐步回归方程为：第三节多元线性回归的注意事项1.应用条件2.样本含量一般应使样本量是自变量个数的5倍以上。3.自变量的数量化注意名义变量的数量化。4.筛选自变量的检验水平要考虑入选变量的实际意义。5.多重共线性可采用主成分分析或因子分析等方法构建新的自变量后再进行多元线性回归来消除多重共线性。谢谢！