回归分析方差分析.ppt

回归分析方差分析
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主要内容
线性回归
曲线回归
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线性回归
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线性回归
一、相关分析与回归分析
共性：都是研究两变量之间的关系
差异：一个自变量生成其残差对因变量残差的散点图。
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SAVE按钮
①“Predicted Values”预测值栏选项：
Unstandardized 非标准化预测值。在当前数据文件中新添加一个以字符“PRE_”开头命名的变量，存放根据回归模型拟合的预测值。Standardized 标准化预测值。 Adjusted 调整后预测值。. of mean predictions 预测值的标准误。
②“Distances”距离栏选项：
Mahalanobis: 距离。 Cook’s”: Cook距离。 Leverage values: 杠杆值。
③“Prediction Intervals”预测区间选项：
Mean: 区间的中心位置。Individual: 观测量上限和下限的预测区间。
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④“Save to New File”保存为新文件：
 选中“Coefficient statistics”项将回归系数保存到指定的文件中。
⑤ “Export model information to XML file” 导出统计过程中的回归模型信息到指定XML文件。
⑥“Residuals” 保存残差选项：
   “Unstandardized”非标准化残差。 “Standardized”标准化残差。 “Studentized”学生氏化残差。 “Deleted”删除残差。 “Studentized deleted”学生氏化删除残差。
⑦“Influence Statistics” 统计量的影响。
“DfBeta(s)”删除一个特定的观测值所引起的回归系数的变化。 “Standardized DfBeta(s)”标准化的DfBeta值。 “DiFit” 删除一个特定的观测值所引起的预测值的变化。“Standardized DiFit”标准化的DiFit值。“Covariance ratio”删除一个观测值后的协方差矩阵的行列式和带有全部观测值的协方差矩阵的行列式的比率。
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设置回归分析的一些选项，有：
Stepping Method Criteria单选钮组：设置纳入和排除标准，可按P值或F值来设置。
Include constant in equation复选框：用于决定是否在模型中包括常数项，默认选中。
Missing Values单选钮组：用于选择对缺失值的处理方式，可以是不分析任一选入的变量有缺失值的记录（Exclude cases listwise）而无论该缺失变量最终是否进入模型；不分析具体进入某变量时有缺失值的记录（Exclude cases pairwise）；将缺失值用该变量的均数代替（Replace with mean）。
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五、实例分析
考察Employee ，当前工资水平与过去工资，受教育年数，来公司工作时间、工种、来公司前的工作经验和是否为少数民族的线性模型。
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结果分析
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回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。
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方差分析表，，，表明回归极显著。
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曲线回归
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曲线回归的目标
选定某一用方程表达式的曲线，使得实际数据与理论数据之间的差异尽可能的小。
÷
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自变量与因变量的关系
÷
注：
本质线性关系又称为拟线性关系，可转换成线性关系，用最小二乘法的方法求出相关系数
本质非线性关系不能转换成线性关系，仅能用迭代方法或分段平均值法求出
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SPSS功能
本质线性关系
Analyze->Regression->Curve Estimation
本质非线性关系
Analyze->Regression->Non