多重线性回归分析

bk不同时为0
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三、分析步骤
第二步，计算统计量F的值。
SS回 / k F ~ F k ,nk 1 SS残 / n k 1
第三步，确定P值，下统计学结论。
根据检验统计量F的值和自由度，确定其对
应的P值。若P>a，则接受H0，认为回归模型的系
数全部为0；若P<a，则拒绝H0，接受H1，认为回
归模型的系数不全为0。
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三、分析步骤
• 2. 具体步骤 • 2.3 参数检验
回归方程有统计学意义，可以说明整体上自 变量对Y 有影响，但并不意味着每个自变量对因 变量的影响都有统计学意义。 考察各个自变量对因变量的影响，即检验其 系数是否为0。 若某自变量对因变量的影响无统计学意义， 可将其从模型中删除，重新建立回归方程。
除此之外，还要求多个自变量之间相关性不 要太强。
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二、基本原理
• 2.2 前提条件
线性——指自变量与因变量之间的关系是线性的 独立性——指各观测值之间是相互独立的 正态性——指自变量取不同值时，因变量服从正 态分布 方差齐性——指自变量取不同值时，因变量的方 差相等
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三、分析步骤
• 1. 基本任务
2 2
2
{
{
SS回归(回归平方和)
SS总(总平方和) v总=n-1
SS残差(残差平方和)
v回归=1
SS总= SS回归+ SS残差 v总= v回归+ v残差
{
v残差=n-p-1
自变量的个数
三、分析步骤
• 2. 具体步骤
• 2.2 模型检验
模型的显著性检验步骤为：
第一步，建立检验假设。 H0：b1=b2= … =bk=0 H1: b1, b2, …,
后退法
逐步回归法
三、分析步骤
• 2.4.1 前进法(FORWARD)
回归方程中变量从无到有依次选择一个自变
量进入回归方程，并根据该变量在回归方程中的
Ⅱ型离差平方和(SS2)计算F统计量及P值。 当P小于sle (规定的选变量进入方程的临界水
平)则该变量入选，否则不能入选。
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三、分析步骤
当回归方程中变量少时某变量不符合入选标
二要尽可能地减少自变量的个数，保持模型的精简。
就回归方程而言，每个变量均有两种可能性， 即被选择或被踢除。所以，所有可能的模型有2k个 (k为自变量个数)。
自变量个数较多时，计算量过大。此时，需要 一定的变量筛选方法。
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全局择优法 • 变量筛选
校正决定系数R2 c 选择法 Cp选择法
逐步选择法
前进法
准，但随着回归方程中变量逐次增多时,该变量就
可能符合入选标准；这样直到没有变量可入选为
止。
具体而言，是从仅含常数项(即截距项)的最
简单模型开始，逐步在模型中添加自变量。
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三、分析步骤
局限性：
sle取值小时，可能没有一个变量能入选；
sle取值大时，开始选入的变量后来在新条件 下不再进行检验，因而不能剔除后来变得无统计 学意义的变量。
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三、分析步骤
• 2. 具体步骤
• 2.4 变量筛选
不是所有的自变量都对因变量的作用都有统
计学意义。 故需要找到一个较好的回归方程，使之满足： 方程内的自变量对回归都有统计学意义，方程外 的自变量对回归都无统计学意义。
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三、分析步骤
这就是自变量的选择问题，或称为变量筛选。 选择时，
一要尽可能地不漏掉重要的自变量；
n
Xn1
Xn2
…
Xnk
Yn
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二、基本原理
• 2.1 原理简介
多重线性回归模型：
Y=b0+b1X1+b2X2+…+bkXk+e=bX+e 其中，bj (j=0, 1 , 2 … , k)为未知参数，
e为随机误差项。
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二、基本原理 多重线性回归模型中包含多个自变量， 它们同时对因变量Y 发生作用。 若要考察一个自变量对Y 的影响，就必 须假设其他自变量保持不变。
求出模型中参数的估计值，对模型和参数进行
假设检验；
对自变量进行共线性诊断，对观测值进行异常 值诊断； 结合统计学知识和专业知识，对回归方程进行 合理的解释，并加以应用。
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三、分析步骤
• 2. 具体步骤
• 2.1 回归参数估计
多重线性回归分析的参数估计，常采用最小
二乘法(OLS)进行。 参数估计值为：
析（multiple linear regression analysis）。
自变量是相互独立的连续型变量或分类变量。
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一、方法简介
• 1.3 数据结构
表1 进行多重线性回归分析资料的数据结构 编号 1 2 ： X1 X11 X21 ： X2 X12 X22 ： … … … Xk X1k X2k ： Y Y1 Y2 ：
内 容
方法简介
基本原理 分析步骤 几点补充
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一、方法简介
• 1.1 分析目的与方法选择
研究一个因变量与一个自变量间的线性关系时 简单线性回归分析 研究一个因变量与多个自变量间的线性关系时 多重线性回归分析
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一、方法简介
• 1.2 概念
用回归方程定量地刻画一个因变量与多个自
变量之间的线性依存关系，称为多重线性回归分
-1 ˆ X X X Y
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三、分析步骤
• 2. 具体步骤
• 2.2 模型检验
根据方差分析的思想，将总的离均差平方和
SS总分解为回归平方和SS回和残差平方和SS残两部 分。 SS总的自由度为n-1， SS回的自由度为k， SS
残的自由度为n-k-1。
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ˆ ˆ Y Y Y Y Y Y
因此，多重线性回归模型中的回归系数 为偏回归系数。 它反映的是当模型中的其他自变量不变 时，其中一个自变量对因变量Y 的均值的影 响。
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二、基本原理
• 2.2 前提条件
多重线性回归分析要求资料满足线性(Linear)、
独立性(Independence)、正态性(Normality)和方
差齐性(Leabharlann Baiduqual variance)，即LINE条件。
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三、分析步骤 • 对自变量Xi的系数是否为0进行假设检验， 步骤为： 第一步，建立检验假设。
H0：bi=0
H1: bi≠0
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三、分析步骤
第二步，计算检验统计量。
t
ˆ S i

ˆ i
v n k 1
第三步，确定P值。 根据自由度和临界水平，查t分布表，可得双 侧界值为ta/2(n-k-1)。 若t > ta/2(n-k-1)或t <- ta/2(n-k-1)，则P<a。此 时，拒绝H0，接受H1，认为该回归系数不等于0。 反之，则接受H0，认为该回归系数为0。