《回归分析下》PPT课件.ppt
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1、第九章,SPSS回归分析(下),本章内容,多元线性回归的回归诊断9.5 曲线估计9.6 线性回归的衍生模型,多元线性回归的回归诊断,检验模型假定是否成立 与一元线性回归一样,通过残差分析,检验有关假定是否成立,如正态性、独立性、等方差性等。异常值探查 通过标准化残差来探察影响点探查 所谓影响点,是指其非标准化残差并不大,但删去后回归直线发生很大改变的点。它们将导致拟合模型偏向该数据点。影响点的检测主要包括以下几种方法:(1)与杠杆率有关的检测(2)逐步排除异常个案(3)是否影响回归系数的方差,影响点的检测方法,与杠杆率有关的检测LEVER centered leverage,是各观测自变量的各
2、取值在模型中作用的度量。该值越大,表明影响力越大。一般认为超过2(p/n),则影响力过大COOKs距离,用于衡量第i个观测被删除后,回归系数的改变。是残差和中心化杠杆率的函数。Cooks 值越大,影响力越强。经验上,一般COOKs距离大于1,通常认为是影响点Mahanobis距离:为杠杆值的n-1倍,是自变量上个案的值与所有个案的平均值相异程度的度量。大的Mahalanobis距离表示个案在一个或多个自变量上具有极值,影响点的检测方法,逐步排除异常个案回归系数的变化及其标准化 DfBeta,从模型中删去一个特定观测后,比较回归系数的前后变化。标准化DfBeta,通常该值大于2/sqrt(n)时
3、,认为是影响点。预测值变化及其标准化 DfFit从模型中删除某个观测后引起的预测值的变化 标准化DfFit,通常默认的标准是该值大于2/sqrt(p/n)时,为影响点。其中p为包括常数项的参数个数,影响点的检测方法,是否影响回归系数的方差协方差比例,指的是个案对参数估计的“方差协方差矩阵”的影响度,等于删除后协方差矩阵行列式/全部个案的协方差矩阵的行列式、接近于1时,表明影响不大。经验上|协方差比例1|3(p/n)的点可视为影响点,Save选项,该窗口将回归分析的某些结果以SPSS变量的形式保存到数据编辑窗口中,并可同时生成XML格式的文件,便于分析结果的网络发布。(1)Predicted V
4、alues框中:保存非标准化预测值、标准化预测值、调整的预测值和预测值的均值标准误差。(2)Distance框中:保存均值或个体预测值95(默认)置信区间的下限值和上限值。(3)Residual框中:保存非标准化残差、标准化残差等。(4)Influence Statistics框中:保存剔除第i个样本后统计量的变化量。,总结回归模型的建立步骤,作出散点图,观察变量间的趋势。考察数据的分布,进行必要的预处理,分析变量的正态性、方差齐等问题,进行必要变换。进行直线回归分析,包括变量的选择,是否存在多重共线性等残差分析,残差间是否对立(DW检验),残差是否正态和存在异方差,通过图示法观察。强影响点的
5、诊断和多重共线性问题的判断 只有5步全部通过才能认为是一个统计学上无误的模型,才能于实际应用结合进行分析和预测。,8.5 曲线估计,8.5.1 曲线估计概述 变量间的相关关系中,并不总是表现出线性关系,非线性关系也是极为常见的。变量之间的非线性关系可以划分为本质线性关系和本质非线性关系。本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系,但可通过变量变换为线性关系,并最终可通过线性回归分析建立线性模型。本质非线性关系是指变量关系不仅形式上呈非线性关系,而且也无法变换为线性关系。本节的曲线估计是解决本质线性关系问题的。,常见的本质线性模型有:1、二次曲线(Quadratic),方程为,变量变换后的方
6、程为2、复合曲线(Compound),方程为,变量变换后的方程为3、增长曲线(Growth),方程为,变量变换后的方程为,4、对数曲线(Logarithmic),方程为,变量变换后的线性方程为5、三次曲线(Cubic),方程为,变量变换后的方程为6、S曲线(S),方程为,变量变换后的方程为7、指数曲线(Exponential),方程为,变量变换后的线性方程为,8、逆函数(Inverse),方程为变量变换后的方程为9、幂函数(Power),方程为变量变换后的方程为10、逻辑函数(Logistic),方程为 变量变换后的线性方程为,SPSS曲线估计中,首先,在不能明确究竟哪种模型更接近样本数据时,
7、可在多种可选择的模型中选择几种模型;然后SPSS自动完成模型的参数估计,并输出回归方程显著性检验的F值和概率p值、判定系数R2等统计量;最后,以判定系数为主要依据选择其中的最优模型,并进行预测分析等。另外,SPSS曲线估计还可以以时间为解释变量实现时间序列的简单回归分析和趋势外推分析。,8.5.2 曲线估计的基本操作 可通过绘制并观察样本数据的散点图粗略确定被解释变量和解释变量之间的相关关系,为曲线拟合中的模型选择提供依据。SPSS曲线估计的基本操作步骤是:(1)选择菜单AnalyzeRegressionCurve Estimation,出现窗口如下页所示。(2)把被解释变量选到Depende
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