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SPSS-回归

时间:2020-01-25 11:46:38      阅读:136      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:自动   a+b   建立   aic   因变量   组合   误差   标准   多元线性回归   

1、一元回归

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一元线性回归分析、多元线性回归分析

【一元线性回归分析】
已经某变量取值,如果想要用它得到另一个变量的预测值
自变量或预测变量、因变量或标准变量
1. 目的:根据某自变量取值得到因变量的预测值
2. 所需数据: 因变量(连续变量)+自变量(连续变量、二分变量)
3. 假设条件: a. 观测值独立 b. 两个变量服从正态分布:总体中每一变量的取值都要服从正态分布,而且对某一变量的任意取值,另一变量的取值也应服从正态分布 c. 方差齐性:因变量的总体方差与自变量的方差相同的
4. 方程: Y=a+bX Y表示因变量的预测值(不是真实值),a表示的y轴的截距,b表示回归方程的斜率,X表示自变量的取值
5. 假设检验: 在原假设为真(b=0)的情况下,如果检验的结果不可能(p值小于等于0.05),则拒绝原假设,即回归系数不等于0;
如果检验的结果有可能(p值大于0.05),则接受原假设,即回归系数为0

 

练习:
这是一家超市连续3年的销售数据,包括月份,季度,广告费用,客流量,销售额5个变量,

共36条记录,这里根据广告费用来预测销售额,当广告费用为20万时,销售额大概为多少。 数据:超市销售数据.sav。

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6. 具体步骤:
   a. 导入数据
   b. 分析数据:分析--回归--线性回归
   c. 解释输出结果:
      描述统计:给出常见统计量
      相关性:两个变量的相关系数,当前的相关系数是0.816,双尾=2*单尾 p值<0.05
                   原假设:H0: ρ=0(不相关)
                   备择假设:H1:ρ≠0(相关)
                   结论:一元线性回归的系数是显著的
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       输入/除去的变量:用于预测的自变量(预测变量)
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       模型摘要:R(复相关系数)(pearson相关系数) 0~1、R^2、调整后的R^2----因变量能被自变量预测的程度
                       标准估计的误差-------因变量不能被自变量预测的程度
                       R^2用100%相乘得到的结果表示因变量的总方差中能被自变量所解释的比重
                       eg. 广告费用解释了销售额66.6%的方差
                       eg. 用广告费用来预测销售额时,回归方程的平均预测误差就是46.9953
       ANOVA:自变量是否为因变量的显著预测变量
                      p值<0.05, 拒绝原假设,广告费用是销售额的显著预测变量
       系数:构建回归方程+用于检验假设
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                 Y=a+bX=377+14.475X
                 预测:Y=377+14.475*20=666.50(分析--回归--线性--保存--未标准化)
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                 真实值和预测值之间存在差异(R值越大,预测值与真实值越接近)
                 广告费用:p值<0.05, 拒绝原假设,广告费用是销售额的显著预测变量
                 标准化系数:当自变量和因变量都标准化得到的回归系数(在 一元线性回归当中,beta的值等同于皮尔逊相关系数值)

        Y=108.90-0.358*X

 

案例文件

CCSS_Sample.sav,建立用年龄S3来预测总信心指数值的回归方程。

多元线性回归分析

已知两个或多个不同的变量取值,用这些变量来预测另一个变量的值
因变量(标准变量)、自变量(预测变量)
1. 目的:用两个或多个不同的变量取值得到因变量的预测值
2. 所需的数据:
    因变量:连续变量+自变量:连续变量、二分变量
3. 假设条件:
   a. 观测值独立
   b. 总体中变量服从多元正态分布:总体中每个变量的取值服从正态分布,而且每个变量与其他变量的任意组合也服从正态分布(多元正态分布)
  c. 方差齐性:自变量之间的任意组合所形成的总体中因变量的方差都是相同的
4. 多元回归方程:
    Y=β0+β1 X1+β2 X2+…+βnXn
    Y表示因变量的预测值(不是真实值),β0表示的y轴的截距,βn表示回归方程的第n个系数,Xn表示第n个自变量的取值

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5. 原假设和备择假设:
    n个假设检验--检验回归系数(β)
    原假设:H0: “回归系数β1等于0”,即?β1=0
                 H0: “回归系数β2等于0”,即β2=0
                 H0: “回归系数β3等于0”,即?β3=0
    备择假设:H1:“回归系数β1不等于0”,即β1?≠0
                    H1:“回归系数β2不等于0”,即β?2≠0
                    H0: “回归系数β3不等于0”,即β3≠0
    对回归方程正体进行检验,R^2解释因变量的方差
    原假设:H0: R^2=0
    备择假设:H1: R^2>0
6. 假设检验判断:
    在原假设为真的情况下,如果检验的结果不可能(p值小于等于0.05),则拒绝原假设;
                                        如果检验的结果有可能(p值大于0.05),则接受原假设
7. 具体步骤:

 

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7. 具体步骤:
   a. 导入数据
   b. 分析数据
   c. 解释结果:--【进入法】
      描述统计:统计量
      相关性:相关性越高,预测效果越好
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      输入/除去的变量:R--多重相关系数(表示因变量原始数据和回归预测值之间的相关系数的绝对值)
                                 eg. 输入的所有自变量解释了固定垃圾排放量(因变量)84.9%的方差
      ANOVA: ---检验回归的显著性--检验整个方程
                  p值小于0.05,拒绝原假设,接受备择假设,回归方程可以用显著预测出固定垃圾排放量
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      系数:构建回归方程+检验自变量系数
                alpha=0.05, p值≤0.05,拒绝原假设,该自变量可以预测因变量
                去掉所有不能够预测的自变量,重新构建回归方程
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       解释回归系数:
                 如果回归系数是负值,自变量每增加一个单位,因变量减少对应的系数个单位;
                 如果回归系数是正值,自变量每增加一个单位,因变量增加对应的系数个单位;

       【逐步法】
        自动进行模型的筛选,得到最优模型(R^2最大的模型)

        【自动线性建模】
          通过信息准则(AICC)建模

 

 

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SPSS-回归

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原文地址:https://www.cnblogs.com/foremostxl/p/12232250.html

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