9-1(回归分析)(1).pptVIP免费

第9章回归分析本章主要内容线性回归分析曲线估计二项Logistic回归第1节线性回归基础知识回顾一元线性回归多元线性回归残差分析其他问题1一元线性回归例1x钢材中碳的含量,y合金钢的强度需了解y与x之间的关系iX(%)Y(kg/mm2)123456789100.030.040.050.070.090.100.120.150.170.2040.539.541.041.543.042.045.047.553.056.00.050.100.150.2030405060一元线性(总体)回归模型一般地，假设),0(~)(,0)(2210NVarExy或进一步假设其中为随机误差为回归系数)(,10tscoefficienregression变量为回归变量为响应)(,)(regressorxresponsey最小二乘法（图示）xxyy((xxnn,,yynn))((xx11,,yy11))((xx22,,yy22))((xxii,,yyii))｝｝eeii==yyii--yyii＾＾xy10ˆˆˆxy10ˆˆˆ(经验)回归方程)(ˆˆˆˆ110xxyxyxy10ˆˆˆt检验方差分析法(F检验)相关系数法0:0:1110HH回归的显著性检验(significanceofregression)SST=SSR+SSResniiiniiniiyyyyyy121212ˆˆniiiniiniiyyyyyy121212ˆˆ总平方和（SST）{回归平方和（SSR）{残差平方和残差平方和（（SSSSRes））{F检验（方差分析法）检验统计量FFF(1,n-2),拒绝域反映y的变化由x解释的比例,回归直线与样本观测值的拟合优度,取值范围在[0,1]之间,r21，说明y的变化大部分由回归方程解释,拟合优度好,决定系数回归方程的拟合优度复相关系数修正决定系数)1/()/(1Re2nSSpnSSRTsAdj1.反映实际观察值在回归直线周围的分散状况；2.说明了回归直线的拟合程度（衡量回归方程的代表性，测定回归估计的精度）；回归标准误差例1ads.sav:利用线性回归分析广告收入与消费之间的关系•选择菜单中的“Analyze=>Regression=>Linear”选项，•在弹出的窗口分别选定模型的因变量和自变量即可。•结果的分析1.UnstandardizedCoefficientsB——回归系数(参数)的估计值和。2.UnstandardizedCoefficientsStd.Error——估计量和的标准差。3.StandardizedCoefficientsBeta——表示若事先把应变量Y和自变量X标准化后再来作回归所得到的回归系数(参数)的估计值。注意此时0的估计值一定是0。4.t——估计值和的t-检验统计量的值(t-值)，其值等于估计值除以该估计量的标准差。5.Sig.——相应于各t-值的双边假设检验的p-...