SPSS软件应用——线性回归分析操作及演示图

2015-05-05 MedSci MedSci原创

“回归”,最早由英国遗传学家弗朗西斯•高尔顿(Francis Galton)引入。在一篇著名的论文“Family Likeness in Stature”中,高尔顿发现,虽然有一个趋势:父母高,子女也高;父母矮,子女也矮,即父母的身高对子女的身高起到决定性作用。但给定父母的身高,子女的平均身高却趋向于或者“回归”到种族人群的平均身高。换言之,尽管父母都非常高或非常矮,但儿女的身高却有回归到人群总体

“回归”,最早由英国遗传学家弗朗西斯•高尔顿(Francis Galton)引入。在一篇著名的论文“Family Likeness in Stature”中,高尔顿发现,虽然有一个趋势:父母高,子女也高;父母矮,子女也矮,即父母的身高对子女的身高起到决定性作用。但给定父母的身高,子女的平均身高却趋向于或者“回归”到种族人群的平均身高。换言之,尽管父母都非常高或非常矮,但儿女的身高却有回归到人群总体平均身高的趋势。这就是Galton的普遍回归定律(law of universal regression)。回归分析是研究被因变量(y)对自变量(x)之间依赖关系的统计方法。线性回归分析根据自变量个数可分为简单线性回归分析和多元线性回归分析。 变量关系分析一、简单线性回归分析案例一个产科医师发现孕妇尿中雌三醇含量与新生儿的体重有关。于是设想,通过测量待产孕妇尿液中雌三醇含量,是否可以预测新生儿体重,以便对低体重新生儿进行预防准备。因此收集了31例待产孕妇24小时的尿液,测量其中的雌三醇含量,同时记录新生儿的体重。数据展示 1、预分析——散点图 从图中看出,因变量Y

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5. 逐步分析法     当模型中存在多重共线性时,可以用逐步分析法剔除那些引起多重共线性的,不重要的解释变量从而消除多重共线性。 逐步分析法的步骤是,首先估计被解释变量对每一个解释变量的回归方程,然后依据显著性检验确定出对因变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程,并以它为基础,逐个引入其余解释变量

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>t            (7.40) 由于xt 1,xt 2存在多重共线性,因而从模型中剔除xt 2。模型(7.40) 变成    yt= b0 + b1* xt 1+ ut *    &

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