多重线性回归分析军事医学科学院统计学教研室高辉2内容基本原理方法简介分析步骤几点补充3一、方法简介?、方法简介?,称为多重线性回归分析(multiplelinearregressionanalysis)。自变量是相互独立的连续型变量或分类变量。一、方法简介?…XkY1X11X12…X1kY12X21X22…X2kY2:::::nXn1Xn2…XnkYn6二、基本原理?:Y=?0??1X1??2X2?…??kXk????X????????其中,?j(j=0, 1 , 2…,k)为未知参数,?为随机误差项。7二、基本原理?,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。8二、基本原理?,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。9二、基本原理?(Linear)、独立性(Independence)、正态性(Normality)和方差齐性(Equalvariance),即LINE条件。除此之外,还要求多个自变量之间相关性不要太强。10二、基本原理?——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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