《回归分析SPSS操作》PPT课件

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软件SPSS的回归分析功能-PPT课件

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“残差”复选框组:

“模型拟合度”复选框:
“R方变化”复选框:
• 模型拟合过程中进入、退出的变量的列表,以及一些有关拟合优度的检 验:R,R2和调整的R2, 标准误及方差分析表。 • 显示模型拟合过程中R2、F值和p值的改变情况。 • 提供一些变量描述,如有效例数、均数、标准差等,同时还给出一个自 变量间的相关矩阵。
【选项】按钮
• 注意:选项按钮只需要在选择方法为逐步回归后,才需要打开
• “步进方法标准”单选钮组:设置纳入和排除标准,可按P值或F 值来设置。 • “在等式中包含常量”复选框:用于决定是否在模型中包括常数 项,默认选中。 • “缺失值”单选钮组:用于选择对缺失值的处理方式,可以是不 分析任一选入的变量有缺失值的记录(按列表排除个案)而无论 该缺失变量最终是否进入模型;不分析具体进入某变量时有缺失 值的记录(按对排除个案);将缺失值用该变量的均数代替(使 用均值替代)。


“描述性”复选框:
“部分相关和偏相关性”复选框:
• 显示自变量间的相关、部分相关和偏相关系数。


“共线性诊断”复选框:
• 给出一些用于共线性诊断的统计量,如特征根(Eigenvalues)、方差 膨胀因子(VIF)等。

以上各项在默认情况下只有“估计”和“模型拟合度”复选框被选中。
【绘制】按钮
step4:线性回归结果

【Anova】 (analysisofvariance方差分析)
• 此表是所用模型的检验结果,一个标准的方差分析表。 • Sig.(significant )值是回归关系的显著性系数,sig.是F值的实际显著 性概率即P值。当sig. <= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学意义。 如果sig. > 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学意义, 应该换一个模型来进行回归。 • 由表可见所用的回归模型F统计量值=226.725 ,P值为0.000,因此我 们用的这个回归模型是有统计学意义的,可以继续看下面系数分别检验 的结果。 • 由于这里我们所用的回归模型只有一个自变量,因此模型的检验就等价 与系数的检验,在多元回归中这两者是不同的。

《SPSS回归分析》ppt课件

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.
-3.666
.002
从表中可知因变量与自变量的三次回归模型为: y=-166.430+0.029x-5.364E-7x2+5.022E-12x3
9.2 曲线估计
➢拟合效果图
从图形上看出其拟合效果非常好。
8.3 曲线估计
说明:
曲线估计是一个自变量与因变量的非线性回归过程,但 只能处理比较简单的模型。如果有多个自变量与因变量呈非 线性关系时,就需要用其他非线性模型对因变量进行拟合, SPSS 19中提供了“非线性”过程,由于涉及的模型很多,且 非线性回归分析中参数的估计通常是通过迭代方法获得的, 而且对初始值的设置也有较高的要求,如果初始值选择不合 适,即使指定的模型函数非常准确,也会导致迭代过程不收 敛,或者只得到一个局部最优值而不能得到整体最优值。
8.1 回归分析概述
(3)回归分析的一般步骤
第1步 确定回归方程中的因变量和自变量。 第2步 确定回归模型。 第3步 建立回归方程。 第4步 对回归方程进行各种检验。
➢拟合优度检验 ➢回归方程的显著性检验 ➢回归系数的显著性检验
第5步 利用回归方程进行预测。
主要内容
8.1 回归分析概述 8.2 线性回归分析 8.3 曲线估计 8.4 二元Logistic回归分析
8.3 曲线估计
(2) 统计原理
在曲线估计中,有很多的数学模型,选用哪一种形式的回 归方程才能最好地表示出一种曲线的关系往往不是一个简单的 问题,可以用数学方程来表示的各种曲线的数目几乎是没有限 量的。在可能的方程之间,以吻合度而论,也许存在着许多吻 合得同样好的曲线方程。因此,在对曲线的形式的选择上,对 采取什么形式需要有一定的理论,这些理论是由问题本质决定 的。

第章SPSS回归分析PPT课件

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第八章 SPSS的回归分析
2020-01-10
1
8.1 SPSS在一元线性回归分析中的应用
8.1.1 一元线性回归的基本原理
1.方法概述
线性回归模型侧重考察变量之间的数量变化规律,并通过 线性表达式,即线性回归方程,来描述其关系,进而确定一 个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度,为预测提供 科学依据。
2020-01-10
4
8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解
第一步:打开对话框
选择菜单栏中的【分析】→【回归】→【线性】命令, 弹出【线性回归】对话框,这是线性回归分析的主操作 窗口。
第二步:选择因变量
在【线性回归】对话框左侧的候选变量列表框中选择 一个变量,将其添加至【因变量】列表框中,即选择该 变量作为一元线性回归的因变量。
协方差矩阵:方差-协方差矩阵。
模型拟合度:模型拟合过程中进入、退出的变量的列表; 以及一些有关拟合优度的检验统计量,例如R、R2和调 整的R2、估计值的标准误及方差分析表。
R方变化:显示每个自变量进入方程后R2、F值和p值的 改

变情况。
描述性:显示自变量和因变量的有效数目、均值、标准
【预测值】为预测栏,用于选择输出回归模型的预测值。
未标准化(U):未标准化的预测值。
标准化(R):标准化的预测值。
调节(J):经调整的预测值。
均值预测值的S.E.(P):预测值的标准误差。
2020-01-10
12
【残差】为残差栏,包含以下选项。 未标准化(N):未标准化残差。 标准化(A):标准化残差。 学生化(S):学生化残差。 删除(L):剔除残差。 学生化已删除(E):学生化剔除残差。 【距离】为距离栏,包含以下选项。 Mahalanobis距离(H)。 Cook 距离(K)。 杠杆值(G)。

spss中的回归分析PPT课件

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6、Statistics(统计)对话框 单击“Statistics”按钮,进入统计对话框如图:
第19页/共134页
Estimates(默认选择项):回归系数的估计值(B)及其标准误(Std.Error)、 常数(Constant);标准化回归系数(Beta);B的t值及其双尾显著性水平(Sig.)。
第5页/共134页
H0:1 0, 2 0,, k 0

第6页/共134页
(3)回归系数的显著性检验(t检验) 所谓回归系数的显著性检验,就是根据样 本估计的结果对总体回归系数的有关假设进行 检验。 之所以对回归系数进行显著性检验,是因 为回归方程的显著性检验只能检验所有回归系 数是否同时与零有显著性差异,它不能保证回 归方程中不包含不能较好解释说明因变量变化 的自变量。因此,可以通过回归系数显著性检 验对每个回归系数进行考察。
4、 Selection variable(选择变量):可从源变量栏中 选择一个变量,单击Rule后,通过该变量大于、小于或等于某 一数值,选择进入回归分析的观察单位。
5、Case Labels(个案标签):在左侧的源变量框中选择 一变量作为标签变量进入 Case Labels框中。
第18页/共134页
Model fit(默认选择项):列出进入或从模型中剔除的变量;显示下列拟合 优度统计量:复相关系数(R)、判定系数(R2)、调整 R2(Adjusted R Square)、 估计值的标准误以及方差分析表。
Confidence intervals:回归系数 B的 95%可信区间(95%Confidence interval for B)。
第7页/共134页
回归参数显著性检验的基本步骤。 ① 提出假设

Spss线性回归分析讲稿ppt课件

Spss线性回归分析讲稿ppt课件
绘制各自变量与因变量之间的关系散点图,观
察其与因变量之间是否具有线性关系。然后,
将自变量进行组合,生成若干自变量的子集,再
针对每一个自变量的子集生成回归分析报告。
比较调整后的R2值,挑选最优的自变量子集,
生成回归分析模型。
火灾袭来时要迅速疏散逃生,不可蜂 拥而出 或留恋 财物, 要当机 立断, 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
①一元线性回归:y=a+bx (有一个自变量)
②多元线性回归:
(有两个或两个以上的自变量)
(2)按回归曲线的形态分
①线性(直线)回归
②非线性(曲线)回归
火灾袭来时要迅速疏散逃生,不可蜂 拥而出 或留恋 财物, 要当机 立断, 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
回归分析
(二)回归分析的主要内容
即销售量的95%以上的变动都可以被该模型所解释,拟和优度较高。
表3
火灾袭来时要迅速疏散逃生,不可蜂 拥而出 或留恋 财物, 要当机 立断, 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
一元线性回归分析
表4给出了回归模型的方差分析表,可以看到,F统计量为
734.627,对应的p值为0,所以,拒绝模型整体不显著的
图1
奖金-销售量表
火灾袭来时要迅速疏散逃生,不可蜂 拥而出 或留恋 财物, 要当机 立断, 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
一元线性回归
以奖金-销售量表图1做回归分析
2、绘制散点图
打开数据文件,选择【图形】-【旧对话框】-【散点/点状】
图2
火灾袭来时要迅速疏散逃生,不可蜂 拥而出 或留恋 财物, 要当机 立断, 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去

SPSS数据分析教程第8章线性回归分析ppt课件

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精5选5.课00 件ppt 45.00
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1.00
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精选课件ppt
z1 61.00 59.00 55.00 56.00 59.00 60.00 52.00 56.00 68.00 60.00 64.00 67.00 56.00 53.00 53.00 60.00 54.00
38
精选课件ppt
表7-1 强度与拉伸倍数的试验数据
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
拉伸倍数 2.0 2.5 2.7 3.5 4.0 4.5 5.2 6.3 7.1 8.0 9.0 10.0
强度(kg/mm2) 1.6 2.4 2.5 2.7 3.5 4.2 5.0 6.4 6.5 7.3 8.0 8.1
58.00
57.00
62.00
1.00
1.00
23.00
56.00
55.00
57.00
39.00
44.00
46.00
1.69
1.00
15.00
50.00
50.00
68.00
46.00
45.00
56.00
1.08
1.14
25.00
58.00
54.00
60.00
59.00
52.00
51.00
1.00
1.00
5
精选课件ppt
具体地说,回归分析主要解决以下几方面 的问题。
• 通过分析大量的样本数据,确定变量 之间的数学关系式。
• 对所确定的数学关系式的可信程度进 行各种统计检验,并区分出对某一特定变量影 响较为显著的变量和影响不显著的变量。

SPSS数据分析教程回归分析PPT课件

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F
SSR / SSE /(n
p p
1)
SSR /1 SSE /(n 2)
MSR MSE
回归均方 残差均方
第19页/共41页
• SPSS在回归输出结果的ANOVA表中给出SSR,SSE,SST和F统计量的取值,同时给出F值的显著性值(即 p值)。
第20页/共41页
用回归方程预测
• 在一定范围内,对任意给定的预测变量取值,可以利用求得的拟合回归方程进行预测。其预测值为: • SPSS可以提供标准化的预测值和调整的预测值
第11页/共41页
简单回归方程的求解

我们希望根据观测值估计出简单回归方程中的待定系数 ¯0和¯1,它们使得回归方程对应的响应变量的误
差达到最小,该方法即为最小二乘法。
也就是求解¯0和 ¯1, 使 得
达到最小。

把得到的解记为
,则回归方程为
n
S(0, 1) ( yi 0 1xi )2 i 1
• 选择【分析】→【回归】→【线性】。把Units选入到自变量框中;把Minuts选入到因变量框中。其他选 项保留默认值。
第23页/共41页
SPSS回归分析
第24页/共41页
回归度检验
第26页/共41页
多元线性回归
• 实际应用中,很多情况要用到多个预测变量才能更好地描述变量间的关系,如果这些预测变量在预测方程 中的系数为线性,那么回归方程称为多元线性回归方程。就方法的实质来说,处理多个预测变量的方法与 处理一个预测变量的方法基本相同。
第30页/共41页
• F检验的 被拒绝,并不能说明所有的自变量都对因变量Y有显著影响,我们希望从回归方程中剔除那些统 计上不显著的自变量,重新建立更为简单的线性回归方程,这就需要对每个回归系数做显著性检验。

SPSS回归分析应用PPT课件

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第49页/共379页
表7-1 强度与拉伸倍数的试验数据
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
拉伸倍数 2.0 2.5 2.7 3.5 4.0 4.5 5.2 6.3 7.1 8.0 9.0 10.0
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强度(kg/mm2) 1.6 2.4 2.5 2.7 3.5 4.2 5.0 6.4 6.5 7.3 8.0 8.1
第4页/共379页
• 在回归分析中,因变量y是随机变量, 自变量x可以是随机变量,也可以是非随机的 确定变量;而在相关分析中,变量x和变量y都 是随机变量。
• 相关分析是测定变量之间的关系密切 程度,所使用的工具是相关系数;而回归分析 则是侧重于考察变量之间的数量变化规律,并 通过一定的数学表达式来描述变量之间的关系, 进而确定一个或者几个变量的变化对另一个特 定变量的影响程度。
b. Dependent Variable: 财 政 收 入 ( 亿 元 )
第40页/共379页
(2)回归方程的显著性检验(F检验) 回归方程的显著性检验是对因变量与所有 自变量之间的线性关系是否显著的一种假设检 验。 回归方程的显著性检验一般采用F检验,利用 方差分析的方法进行。
第41页/共379页
第42页/共379页
5、回归方程的显著性检验 F检验:检验因变量和诸自变量之间是否存在显著的 线性关系。
检验的假设为:
对给定的显著性水平 ,查F分布表确定临界值。 ,拒绝原假设,说明回归方程显著。
第43页/共379页
变差来源 平方和 自由度
回归 残差 总和
方差
F统计量
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(3)回归系数的显著性检验(t检验) 所谓回归系数的显著性检验,就是根据样 本估计的结果对总体回归系数的有关假设进行 检验。 之所以对回归系数进行显著性检验,是因 为回归方程的显著性检验只能检验所有回归系 数是否同时与零有显著性差异,它不能保证回 归方程中不包含不能较好解释说明因变量变化 的自变量。因此,可以通过回归系数显著性检 验对每个回归系数进行考察。

spss第五讲回归分析PPT课件

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关于x的残差图 关于y的残差图 标准化残差图
2、用于判断误差的假定是否成立 3、检测有影响的观测值
34
残差图
(形态及判别)


0




0
0
x
(a)满意模式
x
(b)非常数方差
x
(c)模型不合适
35
二、检验正态性 标准化残差(standardized residual)
2. E(y0) 在1-置信水平下的置信区间为
yˆ0 t 2 (n 2)se
1
n
x0 x 2
n
xi x 2
i 1
式中:se为估计标准误差
29
个别值的预测区间
1. 利用估计的回归方程,对于自变量 x 的一个给定值 x0 ,求出因变量 y 的一个个别值的估计区间,这一
区间称为预测区间(prediction interval) 2. y0在1-置信水平下的预测区间为
一、变差 1、因变量 y 的取值是不同的,y 取值的这种波动称为变
差。变差来源于两个方面
由于自变量 x 的取值不同造成的 除 x 以外的其他因素(如x对y的非线性影响、测量误差等)
的影响
2、对一个具体的观测值来说,变差的大小可以通过该 实际观测值与其均值之差y y 来表示
16
误差分解图
y
(xi , yi )
32
一、检验方差齐性
残差(residual)
1、因变量的观测值与根据估计的回归方程求 出的预测值之差,用e表示
ei yi yˆi
2、反映了用估计的回归方程去预测而引起的 误差
3、可用于确定有关误差项的假定是否成立 4、用于检测有影响的观测值
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