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第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知,对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据( )(i=1,2,……,n)按公式(10)和(11)都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系,如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系,那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的.因此,我们首先要判断Y和x是否线性相关,也就是要来检验线性假设 是否可信,显然,如果Y和x之间无线性关系,则线性模型的一次项系数 =0;否则 0.所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系,归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知,观察值 , ,…… 之间的差异,是有两个方面的原因引起的:(1)自变量x的值不相同;(2)其它因素的影响,检验 是否成立的问题,也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题.因此,就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来.也就是说,为了选择适当的检验统计量,先导出离差平方和的分解因式.[6]一、离差平方和的分解公式观察值 (i=1,2,……,n),与其平均值 的离差平方和,称为总的离差平方和,记作 因为 = 其中:=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 , 为(10)和(11)所确定.即它们满足正规方程组(9)的解.因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式: 其中(19)是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标,并且 的平均值为 , 是 这n个数的偏差平方和,它描述了 的离散程度,还说明它是来源于 的分散性,并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的,所以, 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值,在假设(1)式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的,也就是说,它是由其它未控制的因素及试验误差引起的,它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响.我们称 为剩余平方和或残差平方和.[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知,要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题,需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现.为了更清楚地说明这一点,并寻求出检验统计量,考察估计量 , 的性质及其分布.(一) 的分布 由(14)式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由(2)知 , ,…… 是P个相互独立的随机变量,且 (i=1,2,……,n)所以他们的平均值 的数学期望为:因为 是 的线性函数,且有:这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证,对于任意给定的 其对应的回归值 (它是 的点估计)适合( , (二) 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L),E(U)得=E(L)+E(U) =(n-2) 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量,由此可见,不论假设 成立与否, 是 的一个无偏估计量,而 仅当假设成立时,才是 的一个无偏估计量,否则它的期望值大于 .说明比值 (20)在假设成立时有偏大倾向,也就是说,如果F取得值相当大,则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系,也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因.另外,由于 , 是 的最小二乘估计,由(8)式可知=0 , =0这表明 中的n个变量 , …… 之间有两个独立的线性约束条件,
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问题一:多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。(南心网 SPSS多元线性回归分析) 问题二:谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤,这里正在写论文,第一部分是研究方法,多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步,直接关系论文的质量。常言说:“题好文一半”。对于临床护理人员来说,选择论文题目要注意以下几点:(1)要结合学习与工作实际,根据自己所熟悉的专业和研究兴趣,适当选择有理论和实践意义的课题;(2)论文写作选题宜小不宜大,只要在学术的某一领域或某一点上,有自己的一得之见,或成功的经验.或失败的教训,或新的观点和认识,言之有物,读之有益,就可以作为选题;(3)论文写作选题时要查看文献资料,既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度,也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出,论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的,是选题的高度概括,但选题及写作不应受标题的限制,有时在写作过程中,选题未变,标题却几经修改变动。 问题三:用SPSS做多元线性回归,之后得到一些属于表格,该怎样分析这些数据? 200分 你的分析结果没能通过T检验,这可能是回归假设不满足导致的,需要进一步对数据进行验证,有问题可以私信我。 问题四:过于多元线性回归分析,SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中,一定要先进行多重共线检验,如VIF法。 对于存在多重共线的模型,一个办法是逐步回归,如你做的,但结果的删除变量太多,所以,这种方法效果不好。 此外,还有其它办法,如岭回归,主成分回归,这些方法都保留原始变量。 问题五:硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析,该怎么做 多元线性,回归,的实证分析 问题六:用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊? 表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0。000,说明在的水平上你的模型显著回归,方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系,sig越大,统计意义越不显著,你的都小于,从回归意义上说,你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的,你的vif有一点大,说明多重共线性比较明显,可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小,应该也没关系。 ppv课,大数据培训专家,随时随地为你充电,来ppv看看学习视频,助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七:如何对数据进行多元线性回归分析? 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多,除了用pss ,可以用Excel的数据分析模块,也可以用Matlab的用regress()函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱,邮箱名为百度名。 问题八:经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解
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选题概念及意义选题是选择研究某一专业的某方面或是存在的某些问题,其本质是要明确研究目的和研究目标。选题要尊重五个原则即:需求原则、重点原则、创新原则、科学性原则和可行性原则。选题的意义在于探究一下这个选题有没有可以研究的价值,有没有理论支持和实践可行性。
就拿我研究生的第一篇论文《互联网背景下农村物流配送的问题及对策》来说。当初导师让我以“互联网+物流创新”为大方向来选题,由于是导师的项目论文,自然就满足了需求原则和科学性原则。在参考了大量的文献后,我发现大部分的论文都是在研究物流产业存在的问题以及与互联网如何结合,因此我决定把论文题目定为《基于互联网背景下物流业存在的问题及对策》,这一题目点出了“互联网”、“物流业”“问题与对策”,三个关键词,明确了论文的研究背景、研究对象,满足了重点原则,因为是借鉴了大量的参考文献,在此基础上的归纳总结与提升,所以也满足了可行性原则。可唯独创新原则没有满足,这一原则也是论文的闪光点。题目被驳回后,我又重新搜集文献,并百度了一些与物流业相关的时政新闻,发现农村物流在当时是鲜有学者涉及到的领域,见刊的论文不多,却是物流研究领域的一片新蓝海,再加上当时马云提出要向农村进军的口号,京东也要来抢占农村这片市场,于是我就将题目改为了《基于互联网背景下农村物流存在的问题及对策》,这就满足了创新原则。这个题目虽然满足了五大原则,但是题目显得有些冗长,“基于……下”这个修饰语虽然显得题目高大上,却是可有可无的成分,所以最后定稿的时候,将题目修改为《互联网背景下农村物流存在的问题及对策》。
回归分析是一种非常常用的统计分析方法,可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤: 1.明确研究对象和问题:需要确认要研究的自变量和因变量,
问题一:多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。(南心网 SPSS多元线性回归分析) 问题二:谁能给我列一下多元线性回归
论文数据里必须有多元线性回归。 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。 事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共
首先,我要说明这里的指导并非 常规意义的指导,我这里说的指导是到底应该如何写论文(应该还是很抽象,不过看完就知道了)。迄今为止,我大约也帮忙做了能有上千份的学生
【摘要】相关分析和回归分析是数理统计中两种重要的统计分析方法,在实际生活中应用非常广泛。两种方法从本质上来讲有许多共同点,均是对具有相关关系的变量,从数据内在逻