多元回归分析原理及例子
多元回归分析的原理和应用
多元回归分析的原理和应用1. 引言多元回归分析是统计学中一种常用的分析方法，用于研究多个自变量和一个因变量之间的关系。
它可以帮助我们理解多个变量对一个变量的影响程度，并通过建立数学模型来预测因变量的值。
2. 基本原理多元回归分析基于线性回归模型进行建模，其中一个因变量可以通过多个自变量的线性组合来描述。
该模型的数学表示为：Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn + ε其中，Y是因变量的值，X1、X2、…、Xn是自变量的值，β0、β1、β2、…、βn是回归系数，ε是误差项。
3. 模型建立与评估在进行多元回归分析时，首先需要选择合适的自变量来建立模型。
可以通过观察变量之间的相关性、领域知识和实际经验来选择自变量。
然后，通过最小二乘法估计回归系数，使得模型在样本中的拟合误差最小化。
模型的拟合优度可以通过判定系数R2来评估。
R2越接近1，说明模型能够较好地解释因变量的变异；R^2越接近0，说明模型解释能力较差。
4. 样本数据分析多元回归分析通常需要一定量的样本数据来建立和验证模型。
样本数据应该具有代表性，并且满足一些基本假设，例如线性关系和误差项的独立性。
在分析样本数据时，可以使用统计软件如SPSS、R或Python等来实现多元回归分析。
这些软件提供了丰富的功能和工具，帮助研究者快速、准确地进行分析。
5. 应用领域多元回归分析在许多领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：5.1 经济学多元回归分析在经济学中用于研究经济变量之间的关系，如GDP、通货膨胀率、失业率等，帮助经济学家预测经济发展趋势、评估政策效果等。
5.2 社会科学在社会科学领域，多元回归分析被广泛应用于研究人类行为、社会问题等。
通过分析不同因素对社会现象的影响，可以帮助社会科学家理解社会现象的成因和解决途径。
5.3 健康科学多元回归分析在健康科学中用于研究健康影响因素，如疾病发生率、死亡率等。
通过分析各种生活方式、环境因素对健康的影响，可以帮助医生和公共卫生工作者制定合理的防控措施。
多元线性回归算法原理及应用
多元线性回归算法原理及应用随着机器学习技术的不断发展，许多人开始关注数据处理算法。
其中，多元线性回归是一个广泛应用的算法。
本文将探讨多元线性回归算法的原理及应用。
一、什么是多元线性回归算法？多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）是基于最小二乘法的一种预测分析方法，用于分析多于一个自变量与因变量之间的关系。
在多元线性回归中，我们可以使用多个自变量来预测一个因变量，而不仅仅是一个自变量。
因此，多元线性回归可以用于解决许多实际问题。
二、多元线性回归算法的原理1. 最小二乘法多元线性回归模型可以写成如下形式：y = β0 + β1 * x1 + β2 * x2 + ... + βk * xk + ε其中，y 是因变量，x1、x2、...、xk 是自变量，ε 是误差。
最小二乘法是通过最小化平方误差函数，寻找最佳拟合直线的一种方法。
平方误差函数定义为：J(β0, β1, β2,..., βk) = ∑ (yi - (β0 + β1 * x1i + β2 * x2i + ... + βk * xki))^2其中，yi 是第 i 个样本的实际值，x1i、x2i、...、xki 是第 i 个样本的自变量的值。
我们的目标是找到最小化平方误差函数J(β0, β1, β2,..., βk) 的β0、β1、β2、...、βk 值。
这可以通过求解误差函数的偏导数来实现。
以上式子的偏导数可以表示为：∂J(β0, β1, β2,..., βk) / ∂βj = -2 * ∑ (yi - (β0 + β1 * x1i + β2 * x2i+ ... + βk * xki)) * xji其中，j 表示第 j 个自变量。
以上式子可以用矩阵运算来表示。
误差函数的偏导数可以写成以下形式：∇J = 2 * (X^T * X * β - X^T * y)其中，X 是数据集的设计矩阵，y 是因变量值的列向量，β 是自变量系数的列向量。
多元回归模型分析案例
多元回归模型分析案例回归模型是统计学中最常用的分析方法之一，是一种用来预测两个或多个变量之间的关系的方法。
这种模型可以用来估算单独变量以及组合变量对信息或结果的影响。
多元回归模型是具有两个或多个自变量的回归模型，它在预测和分析多变量之间的关系时特别有用。
本文旨在提供一个用多元回归模型分析的案例。
首先，本文将介绍多元回归模型的基本原理，并详细阐述案例中使用的各项数据。
接下来，将对案例中遇到的问题进行详细讨论，并介绍多元回归模型的具体应用。
最后，将对分析的结果进行讨论，以便判断回归模型的准确性。
一、多元回归模型的基本原理多元回归模型是一种建立在一组多元数据上的回归模型，它用一个线性函数根据观察数据预测一个特定变量。
基本形式为：Y=+βX1+βX2+...+βXn其中，Y是被预测变量，X1，X2，…，Xn是影响Y的因素。
β1，β2，…，βn是模型中所有自变量的系数，通过这些系数可以计算出每个因素对Y的影响程度。
多元回归模型需要解决的重要任务是：从观察的多变量数据中提取有用的信息，并确定Y的影响因素，并用这些因素来构建一个反映实际情况的模型，以评估变量对Y的影响程度。
因此，多元回归模型在分析多变量数据时非常有用。
二、案例介绍本文使用多元回归模型分析一年级学生的成绩，以探究学生成绩的影响因素及其对成绩的影响程度。
案例中共有20名一年级学生，每个学生的数据包括学生的学习和社交能力以及准备考试的时长等三个自变量。
其中学习能力和准备时长的取值范围分别为1-10，社交能力的取值范围为1-5。
案例数据如下：学生习能力交能力备时长绩1 8 3 7 772 4 2 8 553 7 5 5 654 6 1 6 675 9 4 7 84.....20 7 1 5 63三、案例问题分析本案例旨在探究一年级学生成绩的影响因素及其对成绩的影响程度，而这种因果关系很难仅用一句话来表达，只有使用多元回归模型才能获得更准确的结果。
在分析案例时，学习能力、社交能力和准备时长这三个自变量的影响是需要考虑的重要因素。
多元线性回归的原理和应用
多元线性回归的原理和应用1. 原理介绍多元线性回归是一种统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
它是线性回归分析的一种拓展，可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。
多元线性回归的基本原理可以通过以下公式表示：**Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βn*Xn + ε**其中，Y表示因变量，X1、X2、…、Xn表示自变量，β0、β1、β2、…、βn表示自变量的系数，ε表示误差项。
多元线性回归通过最小二乘法来估计自变量的系数，使得预测值与实际观测值之间的平方误差最小化。
通过最小二乘法的计算，可以得到自变量的系数估计值，进而可以进行预测和解释因变量的变化。
2. 应用领域多元线性回归在各个领域都有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用领域：2.1 经济学多元线性回归在经济学中是一个重要的工具，可以用于研究不同变量对经济发展的影响。
例如，可以通过多元线性回归来分析GDP增长率与投资、消费、出口等变量之间的关系，并进一步预测未来的经济发展趋势。
2.2 市场营销在市场营销领域，多元线性回归可以用于研究市场需求的影响因素。
通过分析不同的市场变量（如产品价格、广告投入、竞争对手的行为等），可以预测市场需求的变化，并制定相应的营销策略。
2.3 医学研究多元线性回归在医学研究中也有广泛的应用。
例如，可以使用多元线性回归来研究不同的遗传、环境和生活方式因素对人体健康的影响。
通过分析这些因素，可以预测患病风险并制定相应的预防措施。
2.4 社会科学多元线性回归在社会科学领域中被广泛应用，用于研究各种社会现象。
例如，可以使用多元线性回归来研究教育、收入、职业等因素对犯罪率的影响，并进一步分析这些因素的相互关系。
2.5 工程与科学研究多元线性回归在工程和科学研究中也有一定的应用。
例如，在工程领域中可以使用多元线性回归来研究不同因素对产品质量的影响，并优化生产过程。
在科学研究中，多元线性回归可以用于分析实验数据，探索不同变量之间的关系。
多元回归预测例子
多元回归预测例子
多元回归是一种常用的数据分析方法，可以用来预测一个因变量与多个自变量之间的关系。
以下是一个多元回归预测的例子：假设我们要预测一个人的收入，我们可以考虑以下多个自变量：
1. 教育程度：受教育程度越高，收入通常越高。
2. 工作经验：工作经验越丰富，收入通常越高。
3. 行业领域：某些行业领域的收入可能会更高。
4. 地理位置：不同地区的收入水平可能会有所不同。
我们可以通过对一个拥有以上四个特征的人口统计数据进行多
元回归分析来预测一个人的收入。
我们可以利用统计软件进行多元回归分析，得出相关的回归方程，从而可以预测一个人的收入。
例如，我们可以得出以下回归方程：
收入 = 5.2 ×教育程度 + 8.7 ×工作经验 + 4.1 ×行业领域 + 3.6 ×地理位置
这个回归方程告诉我们，一个人的教育程度、工作经验、行业领域和地理位置都会影响他的收入。
通过输入一个人的教育程度、工作经验、行业领域和地理位置数据，我们可以使用这个回归方程来预测这个人的收入。
这个例子展示了多元回归分析的基本原理和应用。
通过多元回归分析，我们可以预测一个因变量和多个自变量之间的关系，并用这个关系来进行预测和决策。
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多元线性回归模型与解释力分析
多元线性回归模型与解释力分析一、引言多元线性回归模型是一种常用的统计分析方法，用于探究多个自变量与一个因变量之间的关系。
在多元线性回归模型中，解释力分析是评估模型可靠性和预测效果的重要指标。
本文将介绍多元线性回归模型的基本原理以及解释力分析方法，并结合案例进行实证分析。
二、多元线性回归模型原理多元线性回归模型假设因变量Y与自变量X1、X2、...、Xk之间具有线性关系，可表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε其中，Y代表因变量，X1、X2、...、Xk代表自变量，β0、β1、β2、...、βk代表回归系数，ε代表误差项。
三、解释力分析方法解释力分析旨在评估多元线性回归模型的拟合程度和对因变量的解释能力。
以下是几种常用的解释力分析方法：1. R方（R-squared）R方是评估模型对因变量变异性解释程度的指标，其取值范围为0到1。
R方值越接近1，表示模型的解释力越强。
然而，R方存在过拟合问题，因此在进行解释力分析时应综合考虑其他指标。
2. 调整R方（Adjusted R-squared）调整R方考虑了模型的复杂度，避免了R方过高的问题。
它与R 方类似，但会惩罚模型中自变量个数的增加。
调整R方越高，说明模型对新样本的预测能力较强。
3. F统计量F统计量是评估多元线性回归模型整体拟合优度的指标。
它基于残差平方和的比值，其值越大表示模型的拟合效果越好。
通过与理论分布进行比较，可以判断模型的显著性。
4. t统计量t统计量用于评估每个自变量的回归系数是否显著不为零。
t统计量的绝对值越大，说明自变量对因变量的解释能力越强。
四、实证分析为了说明多元线性回归模型与解释力分析的实际运用，以下以某公司销售额的预测为例进行实证分析。
假设销售额Y与广告费用X1和人员数量X2之间存在线性关系，建立多元线性回归模型如下：Sales = β0 + β1*Advertisement + β2*Staff + ε通过对数据进行回归分析，得到模型的解释力分析结果如下：R方 = 0.85，调整R方 = 0.82，F统计量 = 42.31Advertisement的t统计量为3.42，Staff的t统计量为2.09根据以上分析结果可知，该多元线性回归模型对销售额的解释力较强。
多元线性回归分析实例及教程
多元线性回归分析实例及教程多元线性回归分析是一种常用的统计方法，用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。
在这个方法中，我们可以利用多个自变量的信息来预测因变量的值。
本文将介绍多元线性回归分析的基本概念、步骤以及一个实际的应用实例。
1.收集数据：首先，我们需要收集包含因变量和多个自变量的数据集。
这些数据可以是实验数据、观察数据或者调查数据。
2.确定回归模型：根据实际问题，我们需要确定一个合适的回归模型。
回归模型是一个数学方程，用于描述自变量与因变量之间的关系。
3.估计回归参数：使用最小二乘法，我们可以估计回归方程的参数。
这些参数代表了自变量对因变量的影响程度。
4.检验回归模型：为了确定回归模型的有效性，我们需要进行各种统计检验，如F检验和t检验。
5.解释结果：最后，我们需要解释回归结果，包括参数的解释和回归方程的解释能力。
应用实例：假设我们想预测一个人的体重（因变量）与他们的年龄、身高、性别（自变量）之间的关系。
我们可以收集一组包含这些变量的数据，并进行多元线性回归分析。
首先，我们需要建立一个回归模型。
在这个例子中，回归模型可以表示为：体重=β0+β1×年龄+β2×身高+β3×性别然后，我们可以使用最小二乘法估计回归方程的参数。
通过最小化残差平方和，我们可以得到每个自变量的参数估计值。
接下来，我们需要进行各种统计检验来验证回归模型的有效性。
例如，我们可以计算F值来检验回归方程的整体拟合优度，t值来检验各个自变量的显著性。
最后，我们可以解释回归结果。
在这个例子中，例如，如果β1的估计值为正且显著，表示年龄与体重呈正相关；如果β2的估计值为正且显著，表示身高与体重呈正相关；如果β3的估计值为正且显著，表示男性的体重较女性重。
总结：多元线性回归分析是一种有用的统计方法，可以用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。
通过收集数据、确定回归模型、估计参数、检验模型和解释结果，我们可以得到有关自变量对因变量影响的重要信息。
多元线性回归算法实现及其在数据拟合中的应用
多元线性回归算法实现及其在数据拟合中的应用多元线性回归是一种常见的统计学方法，可以用于分析多个自变量与因变量之间的关系。
它的应用十分广泛，可以用于商业、科学、工业等多个领域中的数据分析与预测。
本文将介绍多元线性回归算法的基本原理，并使用Python语言实现这种方法，并通过数据分析案例展示其在实际应用中的效果与价值。
一、多元线性回归算法的基本原理多元线性回归是一种用于分析多个自变量与因变量之间的关系的统计方法。
在多元线性回归中，我们会将多个自变量与一个因变量进行回归分析，并预测因变量的值。
其数学模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε其中，Y表示因变量，X1、X2、…、Xn表示自变量，β0、β1、β2、…、βn是回归系数，ε是随机误差。
回归系数表示因变量与自变量之间的关系，我们需要通过对数据进行回归分析来估计这些系数。
多元线性回归的求解需要使用最小二乘法。
最小二乘法是一种通过最小化数据点与拟合曲线之间的距离来求解回归系数的方法。
具体来说，我们需要通过将回归模型中的误差平方和最小化来求解回归系数。
最小二乘法可以保证得出的回归系数是最符合实际数据的。
二、使用Python实现多元线性回归算法Python是一种强大的编程语言，可以用于数据分析、机器学习等多个领域。
在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现多元线性回归算法。
statsmodels提供了几种不同的回归模型，其中包括多元线性回归模型。
在实现多元线性回归算法之前，我们需要准备好数据。
在下面的示例中，我们将使用一个来自于sklearn库的著名的波士顿房价数据集：```pythonfrom sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()boston_df = pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names)boston_df['PRICE'] = boston.target```接下来，我们可以使用statsmodels库中的OLS方法来实现多元线性回归算法：```pythonimport statsmodels.api as smX = boston_df.drop('PRICE', axis=1)y = boston_df['PRICE']X = sm.add_constant(X)model = sm.OLS(y, X).fit()predictions = model.predict(X)```在上面的代码中，我们首先将数据分为自变量和因变量。
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多元回归分析原理回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。
回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
回归分析主要解决以下几个方面的问题:(1) 确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式;(2) 根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度;(3) 进行因素分析。
例如在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间, 找出哪些是重要因素,哪些是次要因素, 这些因素之间又有什么关系等等。
回归分析有很广泛的应用, 例如实验数据的一般处理, 经验公式的求得, 因素分析, 产品质量的控制, 气象及地震预报, 自动控制中数学模型的制定等等。
多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法, 按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“一对多”回归分析)及多个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“多对多”回归分析), 按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。
本“多元回归分析原理”是针对均匀设计3.00软件的使用而编制的, 它不是多元回归分析的全面内容, 欲了解多元回归分析的其他内容请参阅回归分析方面的书籍。
本部分内容分七个部分, §1～§4介绍“一对多”线性回归分析, 包括数学模型、回归系数估计、回归方程及回归系数的显著性检验、逐步回归分析方法。
“一对多”线性回归分析是多元回归分析的基础, “多对多”回归分析的内容与“一对多”的相应内容类似, §5介绍“多对多”线性回归的数学模型, §6介绍“多对多”回归的双重筛选逐步回归法。
§7简要介绍非线性回归分析。
§1 一对多线性回归分析的数学模型§2 回归系数的最小二乘估计§3 回归方程及回归系数的显著性检验§4 逐步回归分析§5 多对多线性回归数学模型§6 双重筛选逐步回归§7 非线性回归模型1 一对多线性回归分析的数学模型§个自变量存在线性关系设随机变量与:, (1.1)式中为回归系数, 为随机误差。
(1.1)式称为回归方程,的均值的问题, 即现在解决用估计,是与,,且假定无关的待定常数。
设有组样本观测数据:在第次的观测值表示, 于是有其中:, (1.2)个相互独立的且服从同一正态分布,个待定参数其中为为的随机变量, (1.2)式称为多元(元)线性回归的数学模型。
(1.2)式亦可写成矩阵形式, 设,,,,: 则(1.2)式变为, (1.3)(1.3)式称为多元线性回归模型的矩阵形式。
2 回归系数的最小二乘估计§于是的观测值的最小二乘估计值设分别为,,, (2.1)的估计值, , 的估计值则有其中为误差称为残差或剩余。
令为, (2.2), (2.3), 与实际值拟合的最好的偏离程度。
与估计值, (2.3)欲使估计值式表示实际值则应使残差平方和我们可以应用微分求极值原理确定, 达到最小, 为此 , 即解下列方程组, (2.4)即, (2.5)整理并化简则得以下正规方程组:, (2.6)右端常数项矩阵记为, , 式的系数矩阵为则有如果记(2.6), (2.7), (2.8)因此正规方程(2.6)的矩阵形式为, (2.9)或, (2.10)则存在, , 其中为正规方程中待定的未知实数向量, 此如果系数矩阵满秩时有, (2.11)(2.11)式即为多元线性回归模型(1.2)式中参数的最小二乘估计。
正规方程组(2.6)亦可表达为下述另一种形式, 如果记, ,,则由(2.6)式中第一等式可解出, (2.12)再将(2.12)代入到(2.6)其它各式中并经化简整理可得, (2.13)又由, ,, ,如果记．, (2.14) ,, (2.15) ,则(2.13)式可以表示为, (2.16)式中则得, 再代入到(2.12)于是得回归(2.16)式称为正规方程组, 解此方程组可得, 方程, (2.17)(2.17)式称为回归超平面方程。
右端常数项向量为, , 则如果记(2.16) 式的系数矩阵为, ,且记, 则正规方程组(2.16)的矩阵形式为, (2.18)(2.18)得解 , (2.19)则得到。
再代回到(2.12),以下是一对多线性回归分析的两个例子。
与体重(kg)(cm)胸围14数据如表１头猪的体长(cm)、, 某养猪场估算猪的毛重例2.1 , 测得及的预测方程。
试建立与 2.1表序号)体重()()体长(胸围412849 145 2395851 3 4162524 4471 59 5 4362 62 50746经计算: , , , ,,,,,,于是正规方程组为,解此方程组得,,又,因此所求预测回归方程为的含义是体长每增加回归方程中系数与1cm, 则猪体重毛重平均增加0.522kg, 胸围每增加1cm, 则猪体重毛重平均增加0.475kg。
例2.2 某地区二化螟的第一代成虫发生量与四个因素有关, 这四个因素分别如下, 已知原始观测数据如表2.2, 试建立二化螟发生总量的回归方程。
: 冬季积雪期限(单位为周),1),日为1月2以(每年化雪日期:二月份平均气温(℃), :三月份平均气温(℃), :),头二化螟发生总量(::经计算,,2.2表93.60.2 1 102617262-1.4124.434-0.8 3401.714421.416 320.2 4405 51-1.40.9192716 0.2 6332.14262.7 7 7 2.727 25 7 81.04.0132.2 173.79 12561110-0.8243.01511-0.516124.984.112 7 162.020131.1 11154.731241.2 1543474.7240.361511.8462 26.69233.1692,于是,又＝24 + 0.99742×11.8462 + 1.62581×26.6923 + 11.19263×0.3615 + 16.95291×3.1692 ＝ 136.98554,因此所求二化螟发生总量的预测回归方程为。
3 回归方程及回归系数的显著性检验§１、回归方程的显著性检验(1) 回归平方和与剩余平方和与自变量, 是否确实存在线性关系回归效果如何呢？因变量建立回归方程以后我们要进一步研究因变量取值的变化规, 为此, 呢？这是需要进行统计检验才能加以肯定或否定每次观测值的变差大小, 常的每次取值是有波动的, 这种波动常称为变差律。
,的差(称为离差)来表示, 而全部用该次观侧值与次观测次观测值的平均值值的总变差可由总的离差平方和,:其中与均值之差的平方和, , 是回归值它反映了自变量称为回归平方和(其自由度为自变量的个数, )。
的变化所引起的的波动与回归值之差的平方和是实测值,称为剩余平方和(或称残差平方和),的自由度为其自由度。
它是由试验误差及其它因素引起的, 。
总的离差平方和大则小, 因此, 是确定的反之即是确定的, ,如果观测值给定, 则总的离差平方和且回归平方和越大则线性回归效果越显著, 小则大所以, 或都可用来衡量回归效果与,如果大; 则回归超平面过所有观测点, 则者说剩余平方和越小回归效果越显著, 如果＝0,线性回归效果不好。
(2) 复相关系数为检验总的回归效果, 人们也常引用无量纲指标, (3.1)或．, (3.2)称为复相关系数。
因为回归平方和实际上是反映回归方程中全部自变量的“方差贡献”, 因此的相关程度。
显因此就是这种贡献在总回归平方和中所占的比例, 表示全部自变量与因变量因此它可以作为检验总的回归效果的一个指回归效果就越好, 然。
复相关系数越接近１,与回归方程中自变量的个数, 常标。
但应注意, 相对于及观测组数有关, 当并不很大时至少为一般认为应取与的适当比例, , 有较大的的５到10倍为值因此实际计算中应注意宜。
(3)检验 , 就是要检验假设要检验是否存在线性关系与, (3.3)与检验假设无线性关系, 否则认为线性关系显著。
当假设成立时, 则应用统计量, (3.4)它服从自由度为的分布, 即及这是两个方差之比,, (3.5)下, 应有统计量成立用此统计量, 可检验回归的总体效果。
如果假设则当给定检验水平α, (3.6)≤由的值分布表可查得, 值为如果根据统计量算得的α, 对于给定的置信度个自变量的总体回归效果是显著, 即即不能认为全部为O, , 则拒绝假设 , 否则认为回归效果不显著。
的检验对回归方程进行显著性检验的方法称为方差分析。
上面对回归效果的讨论可归结于利用。
, 一个方差分析表中如表3.1 方差分析表表3.1归回余 剩计总:的以下关系与可以导出, 的定义与根据,。
, α利用这两个关系式可以解决值多大时回归效果才算是显著的问题。
因为对给定的检验水平:的临界值由然后由分布表可查出即可求出的临界值,, (3.7)则认为回归效果显著。
时当,的回归方程进行显著性检验。
利用方差分析对例2.1例3.1 方差分析结果见表3.2。
3.2 表余剩计总, 所以例取检验水平, 而α分布表得＝0.05, 查2.1的回归方程回归效果是显著的。
２、回归系数的显著性检验前面讨论了回归方程中全部自变量的总体回归效果, 但总体回归效果显著并不说明每个自变量对因变量都是重要的, 即可能有某个自变量对并不起作用或者能被其它的的作用所代替, 因此对这种自变量我们希望从回归方程中剔除, 这样可以建立更简单的回归方程。
显然某个自变量如果对作用不显著, 则它的系数就应取值为0, 因此检验每个自变量是否显著,: 就要检验假设, (3.8),: (1) 检验:, 可应用检验假设下在 , , (3.9)个元素。
的对角线上第为矩阵其中如果有, α则拒绝假设对应的临界值对给定的检验水平α, , 从分布表中可查出与如果有; ,对, 有重要作用不应剔除即认为与0有显著差异, 这说明则接受假设对不起作用, 应予剔除。
成立即认为, 这说明:(2)检验检验假设分布的统计量 , 亦可用服从自由度分别为1 与的, (3.10)从分布表为矩阵个元素。
对于给定的检验水平α, 其中的主对角线上第中可查得临界则拒绝假设, 对认为, , 如果有有重要作用。
如一般一次可以剔除。
不起重要作用, , 则接受假设, 检即认为自变量果对且这个自变量是所有不显著自变量中值最小者, 然后再建立回归方程验只剔除一个自变量, , 并继续进行检验, 直到建立的回归方程及各个自变量均显著为止。