第四讲 回归分析3逐步回归分析课件
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数学建模逐步回归PPT课件
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教学评估问题
为评价教师教学质量，教学管理研究部门设计了一个教学评估表，共 有7项指标：
X1：课程内容的合理性； X2：问题展开的逻辑性； X3：回答问题的有效性； X4：课下交流的有助性； X5：教科书的帮助性； X6：考试评价的公正性； Y：对教师的总体评价
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现按此指标体系对学生进行问卷调查，要求学生对12为教师的15门课程打分，得如下数据： 第5页/共22页
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包含全部6个变量的回归: s te p w i se (X ,y, [1 ,2 , 3 , 4 , 5 ,6 ], 0 . 0 5 ) 结果:stepwise命令产生3个窗口:
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1.Stepwise Table窗口:
给出回归系数及其置信区间，模型 统计量（剩余标准差，决定系数， Ｆ值，Ｐ值）
逐步回归方法的实现可利用Matlab软件中的统计软件包中的stepwise函数实现.
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逐步回归函数stepwise用法：
stepwise(X,y) s te p w i se ( X , y,i nm o d e l ) s te p w i se ( X , y,i nm o d e l ,a l p ha )
样本资料阵X
4.4600 4.1100 3.5800 4.4200 4.6200 3.1800 2.4700 4.2900 4.4100 4.5900 4.5500 4.6700 3.7100 4.2800 4.2400
4.4200 3.8200 3.3100 4.3700 4.4700 3.8200 2.7900 3.9200 4.3600 4.3400 4.4500 4.6400 3.4100 4.4500 4.3800
教学评估问题
为评价教师教学质量，教学管理研究部门设计了一个教学评估表，共 有7项指标：
X1：课程内容的合理性； X2：问题展开的逻辑性； X3：回答问题的有效性； X4：课下交流的有助性； X5：教科书的帮助性； X6：考试评价的公正性； Y：对教师的总体评价
第4页/共22页
现按此指标体系对学生进行问卷调查，要求学生对12为教师的15门课程打分，得如下数据： 第5页/共22页
第10页/共22页
包含全部6个变量的回归: s te p w i se (X ,y, [1 ,2 , 3 , 4 , 5 ,6 ], 0 . 0 5 ) 结果:stepwise命令产生3个窗口:
第11页/共22页
1.Stepwise Table窗口:
给出回归系数及其置信区间，模型 统计量（剩余标准差，决定系数， Ｆ值，Ｐ值）
逐步回归方法的实现可利用Matlab软件中的统计软件包中的stepwise函数实现.
第9页/共22页
逐步回归函数stepwise用法：
stepwise(X,y) s te p w i se ( X , y,i nm o d e l ) s te p w i se ( X , y,i nm o d e l ,a l p ha )
样本资料阵X
4.4600 4.1100 3.5800 4.4200 4.6200 3.1800 2.4700 4.2900 4.4100 4.5900 4.5500 4.6700 3.7100 4.2800 4.2400
4.4200 3.8200 3.3100 4.3700 4.4700 3.8200 2.7900 3.9200 4.3600 4.3400 4.4500 4.6400 3.4100 4.4500 4.3800
自变量的选择与逐步回归实用回归分析ppt课件
§5.2 所有子集回归
准则2 赤池信息量AIC达到最小
设回归模型的似然函数为L(θ,x), θ的维数为p，x为样本，在 回归分析中样本为y=（y1，y2，…yn）′，则AIC定义为：
AIC=-2lnL(θˆ L ,x)+2p 其中θˆ L 是θ的极大似然估计，p 是未知参数的个数。
§5.2 所有子集回归
βˆ p (Xp X p )-1 Xpy
ˆ
2 p
n
1 p
1 SSEp
§5.1 自变量选择对估计和预测的影响
二、自变量选择对预测的影响
关于自变量选择对预测的影响可以分成两种情况： 第一种情况是全模型正确而误用了选模型； 第二种情况是选模型正确而误用了全模型式。
§5.1 自变量选择对估计和预测的影响
（一）全模型正确而误用选模型的情况
性质 1. 在 xj与 xp+1, …,xm的相关系数不全为 0 时，选模型回归系数的 最小二乘估计是全模型相应参数的有偏估计,即
E(ˆ jp ) jp j （j=1,2， …,p）。
§5.1 自变量选择对估计和预测的影响
（一）全模型正确而误用选模型的情况 性质 2. 选模型的的预测是有偏的。 给定新自变量值x0p (x01, x02,, x0m ) ，因变量新值为 y0=β0+β1x01+β2x02+…+βmx0m+ε0 用选模型的预测值为
(ˆ 0p ,ˆ 1p ,,ˆ pp )
全模型的最小二乘参数估计为βˆ m (ˆ 0m ,ˆ 1m ,,ˆ mm )
这条性质说明 D(ˆ jp ) D(ˆ jm ), j 0,1,, p 。
§5.1 自变量选择对估计和预测的影响
（一）全模型正确而误用选模型的情况
第四讲多元回归分析(共72张PPT)
第四讲多元回归分析?多元线性回归分析逐步回归分析?逐步回归分析定性指标的相关分析?多对多的回归分析第一节多元线性回归分析?回归分析概论?回归分析的功能及涵义?回归分析的研究思路和步骤?回归分析的内容体系?多元线性回归模型?模型中参数的估计?回归方程以及回归系数的显著性检验?回归模型的变量子集合的选择回归变量的选择回归分析概论?回归分析的功能及涵义?回归分析是研究一个变量即应变量或多个变量对于一个或多个其他变量即解释变量的依存关系并用数学模型加以模拟目的在于根据已知的或在多次重复抽样中固定的解释变量之值估计预测因变量的总体平均值
引入或剔除变量的依据
• 依据是偏回归平方和 逐步回归分析是按照各自变量对因
变量作用显著程度大小来决定其是否引 入还是剔除。用于衡量各自变量对因变 量作用大小的量是它们对因变量的“贡 献”，即偏回归平方和。
逐步回归方程的矩阵变换计算法
计算量大，且由于某个因子的引入使变得不显著的其他因子仍然留在方程中。 “逐步引入法”（原理、局限性） 建立“最优”回归方程的方法 属于多元统计分析方法之一。 利用回归方程进行预测。 对回归方程、参数估计值进行显著性检验。 从一个因子开始，逐个引入回归方程，因子引入后概不剔除。 回归分析的研究思路和步骤 回归分析方法又称因素分析方法、经济计量模型方法。 利用回归方程进行预测。
回归模型的变量子集合的选择（回 归变量的选择）
第二节 逐步回归分析
• 逐步回归分析的原理 • 引入或剔除变量的依据 • 逐步回归方程的矩阵变换计算法 • 具体实例以及计算步骤 • 计算机软件应用举例
逐步回归分析的原理
“最优”回归方程的选择
所谓“最优”的含义：回归方程中包含所有对y影响比较显著 的变量，而不包括对y影响不显著的变量的回归方程。 必要性：用于预测、控制
引入或剔除变量的依据
• 依据是偏回归平方和 逐步回归分析是按照各自变量对因
变量作用显著程度大小来决定其是否引 入还是剔除。用于衡量各自变量对因变 量作用大小的量是它们对因变量的“贡 献”，即偏回归平方和。
逐步回归方程的矩阵变换计算法
计算量大，且由于某个因子的引入使变得不显著的其他因子仍然留在方程中。 “逐步引入法”（原理、局限性） 建立“最优”回归方程的方法 属于多元统计分析方法之一。 利用回归方程进行预测。 对回归方程、参数估计值进行显著性检验。 从一个因子开始，逐个引入回归方程，因子引入后概不剔除。 回归分析的研究思路和步骤 回归分析方法又称因素分析方法、经济计量模型方法。 利用回归方程进行预测。
回归模型的变量子集合的选择（回 归变量的选择）
第二节 逐步回归分析
• 逐步回归分析的原理 • 引入或剔除变量的依据 • 逐步回归方程的矩阵变换计算法 • 具体实例以及计算步骤 • 计算机软件应用举例
逐步回归分析的原理
“最优”回归方程的选择
所谓“最优”的含义：回归方程中包含所有对y影响比较显著 的变量，而不包括对y影响不显著的变量的回归方程。 必要性：用于预测、控制
回归分析(3)多元逐步回归
r(l) 2m
r(l) 1y
r(l) 2y
R(l)
rm( l1)
r(l) m2
r(l) mm
r(l) my
ry(1l )
r(l) y2
r(l) ym
r(l) yy
1．首先对已引入方程变量 xi (i k 1,2,, l) 计 算方差贡献 Vi(l1) ，即 l 1 步的Vi
计算有更好的效果，可把正规方程组式（2.10）
，改为
r11b1 r12b2 r1mbm r1 y
r21b1 r22b2 r2mbm r2 y
rm1b1 rm2b2 rmm bm rmy
（2.18）
有变量被剔除，转入是否可以引入新变量的讨论。
§ 2.6 逐步回归的计算步骤
前面已经讲过，“引入”或“剔除”变量的依
据是
xi
y
根据自变量 对因变量 的方差贡献的大小决定
。当开始进行逐步回归时，第一步、第二步只考
虑“引入”。至于以后各步，则应首先考虑能否 剔
除，如果已断定不能剔除时，再考虑“引入”。 当
系：
bi bi Syy / Sii (i 1,2,, m)
方程组式（2.18）中左端的系数项定为矩阵 R(0) ， 即零步矩阵。在计算技巧上为了方便，把R(0) 扩充
为
r11 r12 r1m r1 y
r21
r22 r2m
r2
y
R(0)
（2） 求 n
l j
( xij x j )2
逐步回归和通径分析 ppt课件
表1 表14-1资料四元线性回归和偏回归系数的假设检验
9
逐步回归 通径分析
（2）建立m-1元线性回归方程：
表2表明，三元线性回归方程 和三个自变量的偏回归系数均 极显著或者显著，因此不需要 再作自变量的剔除。
表2 表14-1资料三元线性回归和偏回归系数的假设检验
最优线性回归方程：
y=-46.9663+2.013139x1+0.674643x2+7.830227x3
x1
y
x2
x3
e
16
逐步回归 通径分析 通径分析的假设检验
回归方程的检验
通径系数的检验
17
逐步回归 通径分析
y a b 1 x 1 b 2 x 2 … b m x m e （1）
对（1）进行标准化变换，令：
y y y SS y
x i
xi xi SS i
标准化变量的m元线性回归方程为：
（2）自变量的个数最少
一方面对因变量起显著作用的自变量都选进回归 方程，另一方面对因变量作用不显著的自变量都剔除 回归方程，选择一个最佳的变量组合。
5
逐步回归 通径分析
逐步剔除法 主要步骤逐：步剔除法
（1）从包含全部p个自变量组合的回归方程中逐个
检验回归系数，剔除对因变量作用不显著的自变量
方；（法2）对剔除后剩下的q个自变量建立对因变量的多
通径部分q1 ; 还有
x1 与
x2; x1与x3的间接通径 r13 q3
和 1r2
q 2
部分。
通式: ① xi 对 y 的直接通径 xi y ② xi 对 y 的间接通径 xi xj y
15
逐步回归 通径分析
《回归分析 》课件
参数显著性检验
通过t检验或z检验等方法，检验模型中各个参数的显著性，以确定 哪些参数对模型有显著影响。
拟合优度检验
通过残差分析、R方值等方法，检验模型的拟合优度，以评估模型是 否能够很好地描述数据。
非线性回归模型的预测
预测的重要性
非线性回归模型的预测可以帮助我们了解未来趋势和进行 决策。
预测的步骤
线性回归模型是一种预测模型，用于描述因变 量和自变量之间的线性关系。
线性回归模型的公式
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε
线性回归模型的适用范围
适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况。
线性回归模型的参数估计
最小二乘法
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化预测值与实 际值之间的平方误差来估计参数。
最大似然估计法
最大似然估计法是一种基于概率的参数估计方法，通过最大化似 然函数来估计参数。
梯度下降法
梯度下降法是一种迭代优化算法，通过不断迭代更新参数来最小 化损失函数。
线性回归模型的假设检验
线性假设检验
检验自变量与因变量之间是否存在线性关系 。
参数显著性检验
检验模型中的每个参数是否显著不为零。
残差分析
岭回归和套索回归
使用岭回归和套索回归等方法来处理多重共线性问题。
THANKS
感谢观看
04
回归分析的应用场景
经济学
研究经济指标之间的关系，如GDP与消费、 投资之间的关系。
市场营销
预测产品销量、客户行为等，帮助制定营销 策略。
生物统计学
研究生物学特征与疾病、健康状况之间的关 系。
通过t检验或z检验等方法，检验模型中各个参数的显著性，以确定 哪些参数对模型有显著影响。
拟合优度检验
通过残差分析、R方值等方法，检验模型的拟合优度，以评估模型是 否能够很好地描述数据。
非线性回归模型的预测
预测的重要性
非线性回归模型的预测可以帮助我们了解未来趋势和进行 决策。
预测的步骤
线性回归模型是一种预测模型，用于描述因变 量和自变量之间的线性关系。
线性回归模型的公式
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε
线性回归模型的适用范围
适用于因变量和自变量之间存在线性关系的情况。
线性回归模型的参数估计
最小二乘法
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，通过最小化预测值与实 际值之间的平方误差来估计参数。
最大似然估计法
最大似然估计法是一种基于概率的参数估计方法，通过最大化似 然函数来估计参数。
梯度下降法
梯度下降法是一种迭代优化算法，通过不断迭代更新参数来最小 化损失函数。
线性回归模型的假设检验
线性假设检验
检验自变量与因变量之间是否存在线性关系 。
参数显著性检验
检验模型中的每个参数是否显著不为零。
残差分析
岭回归和套索回归
使用岭回归和套索回归等方法来处理多重共线性问题。
THANKS
感谢观看
04
回归分析的应用场景
经济学
研究经济指标之间的关系，如GDP与消费、 投资之间的关系。
市场营销
预测产品销量、客户行为等，帮助制定营销 策略。
生物统计学
研究生物学特征与疾病、健康状况之间的关 系。
SAS 逐步回归 PPT课件
6
model语句选项（1）
选项 selection= best=
include=
maxstep= noint slentry= slstay=
功能和用法
指定模型选择的方法，可以是前进法（forward）、后退法（backward）、逐 步法（stepwise）等九种方法。
在模型选择方法为RSQUARE、ADJRSQ或CP时使用。当模型选择方法为 ADJRSQ或CP时，此选项用来指定最佳模型的最大个数；当模型选择方法为 RSQUARE时，此选项用来为每一种大小的模型指定其最佳模型的最大个数。 这些最佳模型将在结果中显示或输出到“outest=”选项所指定数据集中。 要求在变量筛选时必须将model语句中所列自变量中的前n个包括在模型中， 变量筛选过程仅在剩余的自变量中进行。当模型选择方法为NONE时此选项 无效。 须设置为正整数。在模型选择方法为FORWARD、BACKWARD或 STEPWISE时，用来指定进行变量筛选的最大步数。对于FORWARD或 BACKWARD方法，此选项的默认值为模型中所包含的自变量个数，而对于 STEPWISE方法，此默认值为上述默认值的三倍。
ridge须设置为一个非负数所组成的列表或单个数值以列表中的每一个数值作为岭常数k进行岭回归分析并将每一次岭回归分析所得的参数估计值输出到outest选项所指定的输出数据集中
SAS-逐步回归
南京医科大学流行病与卫生统计学系 柏建岭
1
reg过程
reg过程是专门用于回归分析的SAS过程，可提供绝大多数 常用的线性回归分析功能；
归模型。 forward（前进法）。
前进法以模型中没有变量开始，对每个自变量， forward计算反映自变量对模型的贡献的F 统计量。这些 F 统计量与model语句中给出的slentry＝水平上的值相比 较，如果F 统计量的显著水平没有一个比slentry＝水平上 （如果缺省slentry＝这个参数，则显著水平假设为0.50） 的值大，则forward停止。否则，forward在模型中加入具 有最大F 统计量的变量，然后forward再计算这些变量的F 统计量直到剩下的变量都在模型的外面，再重复估计过 程。变量就这样一个接一个地进入模型直到剩下的变量 没有一个可以产生显著的F统计量。一旦一个变量进入 了模型，它就不再出去了。
model语句选项（1）
选项 selection= best=
include=
maxstep= noint slentry= slstay=
功能和用法
指定模型选择的方法，可以是前进法（forward）、后退法（backward）、逐 步法（stepwise）等九种方法。
在模型选择方法为RSQUARE、ADJRSQ或CP时使用。当模型选择方法为 ADJRSQ或CP时，此选项用来指定最佳模型的最大个数；当模型选择方法为 RSQUARE时，此选项用来为每一种大小的模型指定其最佳模型的最大个数。 这些最佳模型将在结果中显示或输出到“outest=”选项所指定数据集中。 要求在变量筛选时必须将model语句中所列自变量中的前n个包括在模型中， 变量筛选过程仅在剩余的自变量中进行。当模型选择方法为NONE时此选项 无效。 须设置为正整数。在模型选择方法为FORWARD、BACKWARD或 STEPWISE时，用来指定进行变量筛选的最大步数。对于FORWARD或 BACKWARD方法，此选项的默认值为模型中所包含的自变量个数，而对于 STEPWISE方法，此默认值为上述默认值的三倍。
ridge须设置为一个非负数所组成的列表或单个数值以列表中的每一个数值作为岭常数k进行岭回归分析并将每一次岭回归分析所得的参数估计值输出到outest选项所指定的输出数据集中
SAS-逐步回归
南京医科大学流行病与卫生统计学系 柏建岭
1
reg过程
reg过程是专门用于回归分析的SAS过程，可提供绝大多数 常用的线性回归分析功能；
归模型。 forward（前进法）。
前进法以模型中没有变量开始，对每个自变量， forward计算反映自变量对模型的贡献的F 统计量。这些 F 统计量与model语句中给出的slentry＝水平上的值相比 较，如果F 统计量的显著水平没有一个比slentry＝水平上 （如果缺省slentry＝这个参数，则显著水平假设为0.50） 的值大，则forward停止。否则，forward在模型中加入具 有最大F 统计量的变量，然后forward再计算这些变量的F 统计量直到剩下的变量都在模型的外面，再重复估计过 程。变量就这样一个接一个地进入模型直到剩下的变量 没有一个可以产生显著的F统计量。一旦一个变量进入 了模型，它就不再出去了。
回归分析法PPT课件
线性回归模型的参数估计
最小二乘法
通过最小化误差平方和的方法来估计 模型参数。
最大似然估计
通过最大化似然函数的方法来估计模 型参数。
参数估计的步骤
包括数据收集、模型设定、参数初值、 迭代计算等步骤。
参数估计的注意事项
包括异常值处理、多重共线性、自变 量间的交互作用等。
线性回归模型的假设检验
假设检验的基本原理
回归分析法的历史与发展
总结词
回归分析法自19世纪末诞生以来，经历 了多个发展阶段，不断完善和改进。
VS
详细描述
19世纪末，英国统计学家Francis Galton 在研究遗传学时提出了回归分析法的概念 。后来，统计学家R.A. Fisher对其进行了 改进和发展，提出了线性回归分析和方差 分析的方法。随着计算机技术的发展，回 归分析法的应用越来越广泛，并出现了多 种新的回归模型和技术，如多元回归、岭 回归、套索回归等。
回归分析法的应用场景
总结词
回归分析法广泛应用于各个领域，如经济学、金融学、生物学、医学等。
详细描述
在经济学中，回归分析法用于研究影响经济发展的各种因素，如GDP、消费、投资等；在金融学中，回归分析法 用于股票价格、收益率等金融变量的预测；在生物学和医学中，回归分析法用于研究疾病发生、药物疗效等因素 与结果之间的关系。
梯度下降法
基于目标函数对参数的偏导数， 通过不断更新参数值来最小化目 标函数，实现参数的迭代优化。
非线性回归模型的假设检验
1 2
模型检验
对非线性回归模型的适用性和有效性进行检验， 包括残差分析、正态性检验、异方差性检验等。
参数检验
通过t检验、z检验等方法对非线性回归模型的参 数进行假设检验，以验证参数的显著性和可信度。
回归分析 ppt课件
2
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”4Fra bibliotek回归分析
•按照经验公式的函数类型： 线性回归和非线性回归；
•按自变量的个数： 一元回归和多元回归；
•按自变量和因变量的类型： 一般的回归分析、含有哑变量的回归分
析、Logistic回归分析
5
回归分析
6
回归分析
•对数据进行预处理，选择合适的变量进行回归分析； •做散点图，观察变量间的趋势，初步选取回归分析方法； •进行回归分析，拟合自变量与因变量之间的经验公式； •拟合完毕之后检验模型是否恰当； •利用拟合结果进行预测控制。
通过以上的简单线性回归分析，可知通货膨胀和失业 的替代关系在我国并不存在。
13
回归分析
我们经常会遇到变量之间的关系为非线性的情况，这时 一般的线性回归分析就无法准确的刻画变量之间的因果关系， 需要用其他的回归分析方法来拟合模型。曲线回归分析是一 种简便的处理非线性问题的分析方法。适用于模型只有一个 自变量且可以化为线性形式的情形，基本过程是先将因变量 或自变量进行变量转换，然后对新变量进行直线回归分析， 最后将新变量还原为原变量，得出变量之间的非线性关系。
8
回归分析
9
回归分析
1.模型拟合情况： 模型的拟合情况反映了模型对数据的解释能力。修正
的可决系数（调整R方）越大，模型的解释能力越强。
观察结果1，模型的拟合优度也就是对数据的解释能力一般，修正的 决定系数为0.326；
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”4Fra bibliotek回归分析
•按照经验公式的函数类型： 线性回归和非线性回归；
•按自变量的个数： 一元回归和多元回归；
•按自变量和因变量的类型： 一般的回归分析、含有哑变量的回归分
析、Logistic回归分析
5
回归分析
6
回归分析
•对数据进行预处理，选择合适的变量进行回归分析； •做散点图，观察变量间的趋势，初步选取回归分析方法； •进行回归分析，拟合自变量与因变量之间的经验公式； •拟合完毕之后检验模型是否恰当； •利用拟合结果进行预测控制。
通过以上的简单线性回归分析，可知通货膨胀和失业 的替代关系在我国并不存在。
13
回归分析
我们经常会遇到变量之间的关系为非线性的情况，这时 一般的线性回归分析就无法准确的刻画变量之间的因果关系， 需要用其他的回归分析方法来拟合模型。曲线回归分析是一 种简便的处理非线性问题的分析方法。适用于模型只有一个 自变量且可以化为线性形式的情形，基本过程是先将因变量 或自变量进行变量转换，然后对新变量进行直线回归分析， 最后将新变量还原为原变量，得出变量之间的非线性关系。
8
回归分析
9
回归分析
1.模型拟合情况： 模型的拟合情况反映了模型对数据的解释能力。修正
的可决系数（调整R方）越大，模型的解释能力越强。
观察结果1，模型的拟合优度也就是对数据的解释能力一般，修正的 决定系数为0.326；
回归分析学习课件PPT课件
03 网格搜索
为了找到最优的参数组合，可以使用网格搜索方 法对参数空间进行穷举或随机搜索，通过比较不 同参数组合下的预测性能来选择最优的参数。
非线性回归模型的假设检验与评估
假设检验
与线性回归模型类似，非线性回归模型也需要进行假设检验，以检验模型是否满足某些统计假 设，如误差项的独立性、同方差性等。
整估计。
最大似然法
03
基于似然函数的最大值来估计参数，能够同时估计参数和模型
选择。
多元回归模型的假设检验与评估
线性假设检验
检验回归模型的线性关系 是否成立，通常使用F检 验或t检验。
异方差性检验
检验回归模型残差的异方 差性，常用的方法有图检 验、White检验和 Goldfeld-Quandt检验。
多重共线性检验
检验回归模型中自变量之 间的多重共线性问题，常 用的方法有VIF、条件指数 等。
模型评估指标
包括R方、调整R方、AIC、 BIC等指标，用于评估模 型的拟合优度和预测能力。
05
回归分析的实践应用
案例一：股票价格预测
总结词
通过历史数据建立回归模型，预测未来股票 价格走势。
详细描述
利用股票市场的历史数据，如开盘价、收盘价、成 交量等，通过回归分析方法建立模型，预测未来股 票价格的走势。
描述因变量与自变量之间的非线性关系，通过变 换或使用其他方法来适应非线性关系。
03 混合效应回归模型
同时考虑固定效应和随机效应，适用于面板数据 或重复测量数据。
多元回归模型的参数估计
最小二乘法
01
通过最小化残差平方和来估计参数，是最常用的参数估计方法。
加权最小二乘法
02
适用于异方差性数据，通过给不同观测值赋予不同的权重来调
为了找到最优的参数组合，可以使用网格搜索方 法对参数空间进行穷举或随机搜索，通过比较不 同参数组合下的预测性能来选择最优的参数。
非线性回归模型的假设检验与评估
假设检验
与线性回归模型类似，非线性回归模型也需要进行假设检验，以检验模型是否满足某些统计假 设，如误差项的独立性、同方差性等。
整估计。
最大似然法
03
基于似然函数的最大值来估计参数，能够同时估计参数和模型
选择。
多元回归模型的假设检验与评估
线性假设检验
检验回归模型的线性关系 是否成立，通常使用F检 验或t检验。
异方差性检验
检验回归模型残差的异方 差性，常用的方法有图检 验、White检验和 Goldfeld-Quandt检验。
多重共线性检验
检验回归模型中自变量之 间的多重共线性问题，常 用的方法有VIF、条件指数 等。
模型评估指标
包括R方、调整R方、AIC、 BIC等指标，用于评估模 型的拟合优度和预测能力。
05
回归分析的实践应用
案例一：股票价格预测
总结词
通过历史数据建立回归模型，预测未来股票 价格走势。
详细描述
利用股票市场的历史数据，如开盘价、收盘价、成 交量等，通过回归分析方法建立模型，预测未来股 票价格的走势。
描述因变量与自变量之间的非线性关系，通过变 换或使用其他方法来适应非线性关系。
03 混合效应回归模型
同时考虑固定效应和随机效应，适用于面板数据 或重复测量数据。
多元回归模型的参数估计
最小二乘法
01
通过最小化残差平方和来估计参数，是最常用的参数估计方法。
加权最小二乘法
02
适用于异方差性数据，通过给不同观测值赋予不同的权重来调
回归分析法PPT课件
现代应用
随着大数据时代的到来，回归分析法在各个领域的应用越来越广泛，同 时也面临着新的挑战和机遇。
02
线性回归分析
线性回归模型
线性回归模型
描述因变量与自变量之间线性关 系的数学模型。
模型形式
(Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + cdots + beta_pX_p + epsilon)
解释
非线性回归模型可以用于解释因变量和解释变量之间的关系，通过模型参数和图 形化展示来解释关系。
04
多元回归分析
多元回归模型
01
02
03
多元线性回归模型
描述因变量与多个自变量 之间的关系，通过最小二 乘法估计参数。
非线性回归模型
描述因变量与自变量之间 的非线性关系，通过变换 或使用其他方法实现。
教育研究
在教育学研究中，回归分析法可用于研究教育成果和教育 质量，通过分析学生成绩和教学质量等因素，提高教育水 平。
其他领域的应用案例
市场调研
在市场营销中，回归分析法可用于分析消费者行为和市场趋 势，帮助企业制定更有效的营销策略。
农业研究
在农业研究中，回归分析法可用于研究作物生长和产量影响 因素，提高农业生产效率。
线性回归模型的预测与解释
预测
使用已建立的线性回归模型预测因变量的值。
解释
通过解释模型参数的大小和符号来理解自变量对因变量的影响程度和方向。
03
非线性回归分析
非线性回归模型
线性回归模型的局限性
非线性回归模型的定义
线性回归模型在解释变量与因变量之间的 关系时可能不够准确，无法描述它们之间 的非线性关系。
随着大数据时代的到来，回归分析法在各个领域的应用越来越广泛，同 时也面临着新的挑战和机遇。
02
线性回归分析
线性回归模型
线性回归模型
描述因变量与自变量之间线性关 系的数学模型。
模型形式
(Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + cdots + beta_pX_p + epsilon)
解释
非线性回归模型可以用于解释因变量和解释变量之间的关系，通过模型参数和图 形化展示来解释关系。
04
多元回归分析
多元回归模型
01
02
03
多元线性回归模型
描述因变量与多个自变量 之间的关系，通过最小二 乘法估计参数。
非线性回归模型
描述因变量与自变量之间 的非线性关系，通过变换 或使用其他方法实现。
教育研究
在教育学研究中，回归分析法可用于研究教育成果和教育 质量，通过分析学生成绩和教学质量等因素，提高教育水 平。
其他领域的应用案例
市场调研
在市场营销中，回归分析法可用于分析消费者行为和市场趋 势，帮助企业制定更有效的营销策略。
农业研究
在农业研究中，回归分析法可用于研究作物生长和产量影响 因素，提高农业生产效率。
线性回归模型的预测与解释
预测
使用已建立的线性回归模型预测因变量的值。
解释
通过解释模型参数的大小和符号来理解自变量对因变量的影响程度和方向。
03
非线性回归分析
非线性回归模型
线性回归模型的局限性
非线性回归模型的定义
线性回归模型在解释变量与因变量之间的 关系时可能不够准确，无法描述它们之间 的非线性关系。
回归分析逐步回归分析
逐步回归分析
43(1)
最优回归方程的问题
• 在有p个自变量的情况下，根据自变量的不 同组合可能建立的回归方程众多。这些回 归方程的效果有好有坏，而人们希望的是 回归效果最好的，即“最优”的回归方程
• 最优回归方程的要求：
– 回归效果最佳 – 自变量的个数最少
• 一方面对因变量起显著作用的自变量都选进回归方 程，另一方面对因变量作用不显著的自变量都剔除 回归方程，选择一个最佳的变量组合
标准正规方程组
•
标准化正规方程组的解
ˆ
* j
称为标准回归系
数，其常数项 ˆ0* 为0 。由于因变量也进行
了标准化，其总离差平方和 Lyy=1
• 求解标准化正规方程组还需要解决以下两
个问题
①引入变量和剔除变量的标准；
②引入变量与剔除变量的方法。
43(10)
二、变量的引入、剔除与消去法的关系
• 假定已有 l 个自变量引入到回归方程，即
43(8)
标准正规方程组
• 由标准化数据建立的正规方程组的系数矩 阵即为变量间的相关系数矩阵，称为标准 化正规方程组
• 标准化正规方程组为：
r11ˆ1* r12ˆ2* r21ˆ1* r22ˆ2*
rp1ˆ1* rp2ˆ2*
r1
p
ˆ
* p
r1 y
r2
p
ˆ
* p
r2 y
rpp
ˆ
* p
rpy
43(9)
• 由于回归系数和自变量所取的单位(或数量级)有 关，而各个自变量取不同的量纲的情况是常见的， 因而不能将回归系数直接进行比较
43(7)
建立标准正规方程组
• 为了消除这个影响，对自变量和因变量都 要加以标准化
43(1)
最优回归方程的问题
• 在有p个自变量的情况下，根据自变量的不 同组合可能建立的回归方程众多。这些回 归方程的效果有好有坏，而人们希望的是 回归效果最好的，即“最优”的回归方程
• 最优回归方程的要求：
– 回归效果最佳 – 自变量的个数最少
• 一方面对因变量起显著作用的自变量都选进回归方 程，另一方面对因变量作用不显著的自变量都剔除 回归方程，选择一个最佳的变量组合
标准正规方程组
•
标准化正规方程组的解
ˆ
* j
称为标准回归系
数，其常数项 ˆ0* 为0 。由于因变量也进行
了标准化，其总离差平方和 Lyy=1
• 求解标准化正规方程组还需要解决以下两
个问题
①引入变量和剔除变量的标准；
②引入变量与剔除变量的方法。
43(10)
二、变量的引入、剔除与消去法的关系
• 假定已有 l 个自变量引入到回归方程，即
43(8)
标准正规方程组
• 由标准化数据建立的正规方程组的系数矩 阵即为变量间的相关系数矩阵，称为标准 化正规方程组
• 标准化正规方程组为：
r11ˆ1* r12ˆ2* r21ˆ1* r22ˆ2*
rp1ˆ1* rp2ˆ2*
r1
p
ˆ
* p
r1 y
r2
p
ˆ
* p
r2 y
rpp
ˆ
* p
rpy
43(9)
• 由于回归系数和自变量所取的单位(或数量级)有 关，而各个自变量取不同的量纲的情况是常见的， 因而不能将回归系数直接进行比较
43(7)
建立标准正规方程组
• 为了消除这个影响，对自变量和因变量都 要加以标准化
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第四讲 回归分析3逐步回归分析
10
二、变量的引入、剔除与消去法的关系
• 假定已有 l 个自变量引入到回归方程，即
yˆ1 *x 1ˆ2 *x2ˆl*xl
相应的平方和分解公式是
Lyy UQ
为了表明 U 和 Q 与引入的自变量是有关的，分别用符号U(x1,…,xl) 和 Q(x1,…,xl) 表示
• 重复上述步骤，直到保留在回归方程中自变量的作用都显著为 止
• 缺点：一开始把全部自变量都要引入回归方程，计算量 很大，实际上有些不重要的就不必引入
第四讲 回归分析3逐步回归分析
3
3.逐步引入法
①基本步骤：
先逐个比较 xl,…,xp 对 y 的回归方程那些是显著的，从显 著的方程中挑选 F 值最大的，相应的自变量 x 就被“引 入”方程。无妨设 x 就是x1 再逐个比较(x1,x2)、(x1,x3)、…、(x1,xp)对y的回归方程，看 有没有F值显著的，此时的F就是考虑添加xi之后， xi的回 归系数是否显著地不为0，将显著的F中最大的F所相应的 变量“引入”方程。无妨设第二次“引入”的自变量是x2
rp1ˆ1*
rp 2 ˆ2*
p
ˆ
* p
r1 y
r2
p
ˆ
* p
r2 y
rpp
ˆ
* p
rpy
第四讲 回归分析3逐步回归分析
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标准正规方程组
• 标 常 总准 数 离化 项 差正平规方为方和0 程。Ly组由y= ˆ 1的于0* 解因变量称也为ˆ *j 进标行准了回标归准系化数，，其其
• 求解标准化正规方程组还需要解决以下两个问题 ①引入变量和剔除变量的标准； ②引入变量与剔除变量的方法。
注意到上两式左端 Lyy 是一样的，当xi 引入后，回归平方和从 U(x1,…,xl) 增加 到U(x1,…,xl ,xi) ，而残差平方和从 Q(x1,…,xl) 降到 Q(x1,…,xl ,xi)
第四讲 回归分析3逐步回归分析
12
因此，有
U (x1, ,xl,xi)U (x1, ,xl) Q (x1, ,xl)Q (x1, ,xl,xi)
因此，取剔除和引入变量 xi的标准相同，即
4．逐步回归分析方法
– 按照自变量对因变量所起作用的显著程度，从大到小 逐个地引入回归方程
– 当每一变量引入以后，若先前已经引入的变量由于后 来变量的引入而使其作用变得不显著时，就及时从回 归方程中剔除出去，直到作用显著的变量都引入到回 归方程，而作用不显者的变量都剔出回归方程，得到 一个最佳的变量组合为止
再考察以x1、x2为基础，逐个添加x3、x4、…、xp之后的回 归方程，是否较x1、x2的方程有显著的改进，有就再“引入” 新的自变量……，这样下去，终于到某一步就没有可以再 “引入”的自变量了。这时就获得了最后的回归方程
第四讲 回归分析3逐步回归分析
4
② “逐步引入“法的缺点： 不能反映后来变化的状况，设想x1、x2、x3引入后，又引 入了x6，也许x3、x6引入后，x1的作用就不重要了，应该 予以剔除，而“逐步引入”法不能达到这个要求
逐步回归分析
第四讲 回归分析3逐步回归分析
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最优回归方程的问题
• 在有p个自变量的情况下，根据自变量的不同组合 可能建立的回归方程众多。这些回归方程的效果 有好有坏，而人们希望的是回归效果最好的，即 “最优”的回归方程
• 最优回归方程的要求：
• 回归效果最佳 • 自变量的个数最少
• 一方面对因变量起显著作用的自变量都选进回归方程，另一方 面对因变量作用不显著的自变量都剔除回归方程，选择一个最 佳的变量组合
• 经过标准化的变量，其x均j 值X为jLj0jX，j标准j离1,2差, Lx,jxpj为 1
第四讲 回归分析3逐步回归分析
8
标准正规方程组
• 由标准化数据建立的正规方程组的系数矩阵即为 变量间的相关系数矩阵，称为标准化正规方程组
• 标准化正规方程组为：
r11
ˆ1*
r12 ˆ2*
r21
ˆ1*
r22 ˆ2*
平均变化的大小。因而回归系数绝对值的大小反映了
它所代表的因素的重要程度
• 由于回归系数和自变量所取的单位(或数量级)有关， 而各个自变量取不同的量纲的情况是常见的，因 而不能将回归系数直接进行比较
第四讲 回归分析3逐步回归分析
7
建立标准正规方程组
• 为了消除这个影响，对自变量和因变量都要加以标准化 • 标准化的方法
第四讲 回归分析3逐步回归分析
2
选择最优回归方程的方法
1.从所有可能的变量组合中，选择一个最优的回归 方程。这种方法一定能选出一个最优组合，但工 作量特别大
2.逐步剔除法
• 基本步骤：
• 从包含全部p个自变量组合的回归方程中逐个检验回归系数， 剔除对因变量作用不显著的自变量；
• 对剔除后剩下的q个自变量建立对因变量的多元回归方程，再 逐个检验回归系数，剔除不显著的变量；
记
u i U (x 1 , ,x l,x i) U (x 1 , ,x l)
ui就是回归方程中引入 xi 后对回归平方和的贡献，即偏回归平方和，且有
ui ˆi2 cii
第四讲 回归分析3逐步回归分析
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利用统计量
FQ(n u (il1 1 )1 ) u ˆi2~F (1 ,nl2)
经F 检验，当 xi 作用显著时，可将其引入。 同理，如果 xi 原来已经在回归方程中，若检验后其作用不显著，可及时从回归 方程中剔除出去。
第四讲 回归分析3逐步回归分析
5
逐步回归分析的几个问题
一、建立标准正规方程组 二、变量的引入、剔除与消去法的关
系
第四讲 回归分析3逐步回归分析
6
一、建立标准正规方程组
• 为了分辨 p个自变量对因变量 Y 所起影响(或作用)
的大小，一个自然的想法是比较各自变量回归系
数
•
根个 ˆ 据 自j (j回变＝归量1,系保2,数持…的不,p含变)的义的绝，条对件Xj 的值下回，的归X大j 系改小数变。一 ˆ 个j是单在位其所余引p－起1Y
第四讲 回归分析3逐步回归分析
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当增加一个自变量 xi ( i = l+1,…, p ) 后，有了新的回归方程，相应的平方 和分解公式是
L y y U ( x 1 , ,x l,x i) Q (x 1 , ,x l,x i)
原来的是
L y y U (x 1 , ,x l) Q (x 1 , ,x l)