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  • SPSS多元线性回归残差分析的基本方法

    万次阅读 多人点赞 2017-07-14 15:09:59
    残差分析包括以下内容: ①残差是否服从均值为零的正态分布; ②残差是否为等方差的正态分布; ③残差序列是否独立; ④借助残差探测样本中的异常值。 其中,判断残差的分布可以在SPSS中通过绘制“标准化残差...

    写这篇博客,也是觉得网上很多人没有把这个讲清楚。据这个网页中的网友介绍:

    残差分析包括以下内容:

    ①残差是否服从均值为零的正态分布;

    ②残差是否为等方差的正态分布;

    ③残差序列是否独立;

    ④借助残差探测样本中的异常值。

    其中,判断残差的分布可以在SPSS中通过绘制“标准化残差直方图”做到,而残差序列的独立性要通过DW检验做到,具体操作如下:

    分析——回归——线性——点开“统计量”选项卡——在“残差”中勾选Durbin-Watson——继续——点开“绘制”选项卡——Y选择DEPENDENT——X选择*ZRESID——勾选“直方图”和“正态概率图”,然后确定,运行多元线性回归。

    网友对DW检验的介绍:

    •Durbin-Watson统计量(取值:0~4 )
    –检定回归模型中残差独立的假设
    –如果相邻残差项间是相关,则其总差异必小或大
    •若残差项间是正相关,则其差异必小
    •若残差项间是负相关,则其差异必大
    –当DW值愈接近2时,残差项间愈无相关
    –当DW值愈接近0时,残差项间正相关愈强
    –当DW值愈接近4时,残差项间负相关愈强

    下图是我做的DW统计量结果:


    在“绘制”那个窗口中,除了因变量,其他代表的含义如下:

    “DEPENDNT”:因变量
    “ZPRED”:标准化预测值
    “ZRESID”:标准化残差
    “DRESID”:删除残差
    “ADJPRED”:调节预测值
    “SRESID”:学生化残差
    “SDRESID”:学生化删除残差

    我实验中标准化残差的直方图和P-P图如下所示:



    就先简单总结这么多。

    展开全文
  • 残差分析包括以下内容: ①残差是否服从均值为零的正态分布; ②残差是否为等方差的正态分布; ③残差序列是否独立; ④借助残差探测样本中的异常值。 其中,判断残差的分布可以在SPSS中通过绘制“标准化残差...

    转载,原文链接https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/75111472

    希望对你们有帮助。

    残差分析包括以下内容:

    ①残差是否服从均值为零的正态分布;

    ②残差是否为等方差的正态分布;

    ③残差序列是否独立;

    ④借助残差探测样本中的异常值。

    其中,判断残差的分布可以在SPSS中通过绘制“标准化残差直方图”做到,而残差序列的独立性要通过DW检验做到,具体操作如下:

    分析——回归——线性——点开“统计量”选项卡——在“残差”中勾选Durbin-Watson——继续——点开“绘制”选项卡——Y选择DEPENDENT——X选择*ZRESID——勾选“直方图”和“正态概率图”,然后确定,运行多元线性回归。

    网友对DW检验的介绍:

    •Durbin-Watson统计量(取值:0~4 )
    –检定回归模型中残差独立的假设
    –如果相邻残差项间是相关,则其总差异必小或大
    •若残差项间是正相关,则其差异必小
    •若残差项间是负相关,则其差异必大
    –当DW值愈接近2时,残差项间愈无相关
    –当DW值愈接近0时,残差项间正相关愈强
    –当DW值愈接近4时,残差项间负相关愈强

    下图是我做的DW统计量结果:

    在“绘制”那个窗口中,除了因变量,其他代表的含义如下:

    “DEPENDNT”:因变量
    “ZPRED”:标准化预测值
    “ZRESID”:标准化残差
    “DRESID”:删除残差
    “ADJPRED”:调节预测值
    “SRESID”:学生化残差
    “SDRESID”:学生化删除残差

    我实验中标准化残差的直方图和P-P图如下所示:

    就先简单总结这么多。
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「蛐蛐蛐」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/75111472

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  • SPSS篇—回归分析

    万次阅读 多人点赞 2019-08-20 09:29:06
    之前跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS,不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢? 今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及...

    之前跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS,不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢?

    今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析,我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。

    上图中就是本次需要进行回归分析的数据,之前有跟大家说过,SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的,如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中(也可以从EXCEL将数据粘贴过来)。图中的数据表达的是某公司1-11月份的商品销售情况,第一列是月份,第二列是当月销售商品种类数,第三列是当月的商品销售量。我们现在需要通过回归分析来了解商品上架种类和商品销售量之间是否有关系,如果有的话又是怎么样的一种关系,并且是否可以通过目前的数据来预测一下12月份的商品销售量情况。

    上图是当我们输入完目标数据以后在变量视图中就会出现三行数据,每一行数据从上到下是同我们三列数据一一对应的,我们进行稍微的调整以后就可以开始我们的分析了。

    如上图所示,我们需要从分析的工具栏当中选择回归,然后选择线性(回归的模型选择有很多种,本题中我们选择线性回归)。选择完了以后我们就能够进入到下面这个界面:

    我们把商品销售量设为因变量,自变量为商品上架种类数,然后点击右侧的统计量选项:

    在统计量里面我们需要选择D-W检验,这个检验就是之前文章跟大家说的残差检验,查看回归模型是否有问题。

    在绘制项中我们选择输出残差直方图与正态概率图,我们可以通过这个图来大致确定数据是否存在自相关等情况。

    其他的选项我们暂时以系统默认进行确定,不作更改。当我们点击确定以后我们就能够从输出界面看到我们本次分析的结果:

    从上面结果图中我们可以看出,不管是R方还是调整后的R方都是在90%以上,说明本次回归模型的拟合效果是很好的。

    从第二个方差分析结果图,我们可以看出方差分析的显著性为0.00<0.05,说明在本次分析中上架商品种类数和商品销量之间存在显著的线性关系。

    从第三个系数图中,我们能看到整个回归分析的结果是很好的,t检验里的显著性水平0.00<0.05,说明本次回归方程的系数是显著的,具有统计学意义。本次回归分析的回归方程为:

    Y=399.954+7.503X

    到这里不知道大家是不是也认为整个回归分析就做完了。其实我们还有重要的一步没有验证,就是D-W检验,在第一个模型汇总图里我们能看到本次分析D-W的值是1.475,我们可以选择通过查询Durbin Watson table,也可以选择看我们输出的图来判断是否数据存在自相关等问题。

    上面两个图就是我们输出的残差图,我们其实从图中也可以看出残差的分布没有呈现出明显的规律性,说明此题的数据不存在自相关等情况,本次的回归模型不用进行其他操作,可以直接使用。

    最后,我们既然得出了我们的回归方程,我们也就可以对12月份的商品销售情况作出相应的预测,这个就只需要往回归方程里面代数就可以计算出来了。

    到这里,我们本次SPSS Statistics的回归分析就全部做完了,今天也是给大家举了一个比较简单的例子,主要是让大家看看如果使用SPSS Statistics。在工作中我们需要的回归模型可能会比这个复杂,但是其实原理都是一样的,以后小白也会分享更多的回归分析方法来让大家学习。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

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  • SPSS(五)SPSS之相关分析与线性回归模型(图文+数据集) 在讲解线性回归模型之前,先来学习相关分析的知识点,因为相关分析与回归有着密切的联系 相关分析 任意多个变量都可以考虑相关问题,不单单局限于两个...

    SPSS(五)SPSS之相关分析与线性回归模型(图文+数据集)

    在讲解线性回归模型之前,先来学习相关分析的知识点,因为相关分析与回归有着密切的联系

    相关分析

    • 任意多个变量都可以考虑相关问题,不单单局限于两个变量,一次可以分析多个变量的相关性

    • 任意测量尺度的变量都可以测量相关强度,不单单仅可以测连续与连续变量的相关性,连续变量和有序分类变量,连续变量和无序分类变量都可以测量相关性,不过衡量指标我们不常接触而已

    连续与连续变量的相关性常用术语

    直线相关

        两变量呈线性共同增大

        呈线性一增一减

    曲线相关

        两变量存在相关趋势

        并非线性,而是呈各种可能的曲线趋势

    正相关与负相关

    完全相关

     

    相关分析对应SPSS位置(分析--相关)

    双变量过程(例子:考察信心指数值和年龄的相关性

    §进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析

    §如果是多个变量,则给出两两相关的分析结果

    偏相关过程(例子:在控制家庭收入QS9对总信心指数影响的前提下,考察总信心指数值和年龄的相关性。

    §对其他变量进行控制

    §输出控制其他变量影响后的相关系数

    距离过程

    §对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行相似性或不相似性(距离)分析

    §前者可用于检测观测值的接近程度

    §后者则常用于考察各变量的内在联系和结构

    §一般不单独使用,而是作为多维标度分析(multidimensional scaling ,MDS)的预分析过程

     

    相关分析和回归分析的关系

    研究两个变量间的紧密程度:相关分析

    研究因变量随自变量的变化:回归分析

     

    回归分析概述

    因变量:连续变量

    自变量:通常为连续变量,也可以是其他类型

    1. 研究一个连续性变量(因变量)的取值随着其它变量(自变量)的数值变化而变化的趋势
    2. 通过回归方程解释两变量之间的关系显的更为精确,可以计算出自变量改变一个单位时因变量平均改变的单位数量,这是相关分析无法做到的
    3. 除了描述两变量的关系以外,通过回归方程还可以进行预测和控制,这在实际工作中尤为重要

    §回归分析假定自变量对因变量的影响强度是始终保持不变的,如公式所示:

    §对于因变量的预测值可以被分解成两部分:

    §常量(constant):x取值为零时y的平均估计量,可以被看成是一个基线水平

    §回归部分:它刻画因变量Y的取值中,由因变量Y与自变量X的线性关系所决定的部分,即可以由X直接估计的部分

    §Ŷy的估计值(所估计的平均水平),表示给定自变量的取值时,根据公式算得的y的估计值

    §a:常数项,表示自变量取值均为0时因变量的平均水平,即回归直线在y轴上的截距(多数情况下没有实际意义,研究者也不用关心)

    §b:回归系数,在多变量回归(多个自变量的回归)中也称偏回归系数。自变量x 改变一个单位,y估计值的改变量。即回归直线的斜率

    §估计值和每一个实测值之间的差被称为残差。它刻画了因变量y除了自变量x以外的其它所有未进入该模型,或未知但可能与y有关的随机和非随机因素共同引起的变异,即不能由x直接估计的部分。

    §为了方程可以得到估计,我们往往假定ei服从正态分布N(0,σ2),就是说相同

    (大家可以发现和方差分析模型表达式几乎一模一样,a对应u,只不过bx是连续的,ai和bi是分类的)

     

    线性回归模型适用范围

    §线性趋势

    §独立性

    §样本量

    §根据经验,记录数应当在希望分析的自变量数的20倍以上为宜

    §实质上样本量和模型的决定系数有关,可通过迭代的方法进行计算

    §正态性

    §方差齐性

    §如果只是探讨自变量与因变量间的关系,则后两个条件可以适当放宽

    备注:由于是连续变量,不可能事先分组描述,分组检验,我们一般做事后残差分析来看检验模型的正态性及方差齐性

     

    线性回归模型分析步骤

    1.考察数据的分布,进行必要的预处理。即分析变量的正态性、方差齐等问题

    2.进行直线回归分析

    3.残差分析

        残差间是否独立(Durbin-Watson检验)

        残差分布是否为正态(图形或统计量)

     

    如何进行残差分析

    图一是正常的残差图

    图二残差随着自变量的变大而增大,证明方差不齐,我们可以使用变量转换的方法或者加权最小二乘法(同理随着自变量的变大而减小也是)

    图三可能是没有把高次项或者交互项放进模型建模分析

     

     案例

    §某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店,收集了目前已开设的分店的销售数据(Y,万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1,万人)、人均可支配收入(X2,元)试进行统计分析。

    §实际上拟合的模型如下:(回归里面一般不考虑交互项,想加的话可以作为一个新变量x1*x2加进来)

    数据集如下

    17.44	6.85	1670
    16.44	4.52	1680
    24.42	9.13	1820
    15.46	4.78	1630
    18.16	4.69	1730
    20.75	6.61	1820
    15.28	4.95	1590
    16.32	5.20	1720
    14.54	4.89	1660
    13.72	3.84	1600
    24.19	8.79	1830
    19.11	7.28	1710
    23.20	8.84	1740
    14.53	4.29	1580
    16.11	5.25	1780
    20.97	8.57	1840
    14.64	4.13	1650
    14.40	5.17	1630
    23.26	8.96	1810
    22.41	8.27	1910
    16.65	5.23	1600

    首先作所有自变量---因变量散点图

    作散点图作用有三个:

    1.观察有无趋势

    2.是否是线性趋势

    3.有无强离群点

     

    图形----图表构建程序

    选择散点图

    发现销售收入--年轻人数有线性趋势,无强离群点

    同理销售收入--人均可支配收入有线性趋势,可能有离群点,我们最后结合残差分析

     

    建模(分析----回归---线性)

    结果解读

    决定系数R2(无限接近于1越好,简单来说衡量模型可用性与模型信息量的表达)

    相应的相关系数的平方,用R2表示,它反映因变量y的全部变异中能够通过回归关系被自变量解释的比例

     

    看sig.,加入sig.<0.05证明用这些因变量来预测是有价值的,但是具体哪一个变量有价值,要结合下面这张表格来看

    年轻人人数、人均可支配收入sig.<0.05,证明都有意义,B就是回归模型的偏回归系数,标准系数就是偏回归系数消除量纲影响进行标准化

    所以我们回归的方程为

    y=-6.886+1.455*x1+0.009*x2

     

    残差分析

    • 检验残差之间的独立性(Durbin-Watson检验

    分析--回归--线性--统计量

    在结果的

     

    一般Durbin-Watson取值在[0,4] 

    当Durbin-Watson为2时残差完全独立

    当1<=Durbin-Watson<=3时,没有什么大问题

    Durbin-Watson<1 或者Durbin-Watson>3就有问题了

     

    • 残差分布是否为正态(图形或统计量)

    作标准化残差图

    正态性,由于样本量少,就不强求其正态分布了

     

    P-P图也是检验其正态性的,数据要靠近那条线越好

    最重要是这张图形 ,标准化残差图,我们可以从这图看数据有无极端值,一般在[-3,3]以没什么大问题

    还有查看变量之间的相关性以及多重共线性

     

    多重共线性(VIF>10或者条件索引>100就可能存在多重共线性)

     

    所以分析到这里,这个案列就完成了

     

    逐步回归

    由于刚才那个案例两个自变量是我们定死的,一定要扔进去建模的,但是正常会有很多自变量,需要我们做变量的挑选

    逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。

     

    多变量的筛选策略较稳妥的方式

    • 单自变量回归模型,筛掉那些显然无关联的候选变量
    • 尝试建立多自变量模型,可手动、也可利用自动筛选方法,但使用后者时要谨慎
    • 多自变量和单自变量模型结果相矛盾时,以前者为准
    • 结果不符合专业知识时,尽量寻找原因

     

    案例:固体垃圾排放量与土地种类的关系

    本例来自Golueke and McGauhey 1970年对美国40个城市的固体垃圾排放量()的调查资料,所关心的问题是不同种类土地使用面积(单位,英亩)与固体垃圾排放量之间的关系。可能的影响因素有:indust(工业区土地面积的大小)、metals(金属制造企业用地面积)、trucks(运输及批发商业用地面积)、retail(零售业用地面积)、restrnts(餐馆与宾馆用地面积)。试作逐步回归分析。

    数据集如下

    102.0	69.0	133.0	125.0	36.0	0.3574
    1220.0	723.0	2616.0	953.0	132.0	1.9673
    139.0	138.0	46.0	35.0	6.0	0.1862
    221.0	637.0	153.0	115.0	16.0	0.3816
    12.0	0.0	1.0	9.0	1.0	0.1512
    1.0	50.0	3.0	25.0	2.0	0.1449
    1046.0	127.0	313.0	392.0	56.0	0.4711
    2032.0	44.0	409.0	540.0	98.0	0.6512
    895.0	54.0	168.0	117.0	32.0	0.6624
    0.0	0.0	2.0	0.0	1.0	0.3457
    25.0	2.0	24.0	78.0	15.0	0.3355
    97.0	12.0	91.0	135.0	24.0	0.3982
    1.0	0.0	15.0	46.0	11.0	0.2044
    4.0	1.0	18.0	23.0	8.0	0.2969
    42.0	4.0	78.0	41.0	61.0	1.1515
    87.0	162.0	599.0	11.0	3.0	0.5609
    2.0	0.0	26.0	24.0	6.0	0.1104
    2.0	9.0	29.0	11.0	2.0	0.0863
    48.0	18.0	101.0	25.0	4.0	0.1952
    131.0	126.0	387.0	6.0	0.0	0.1688
    4.0	0.0	103.0	49.0	9.0	0.0786
    1.0	4.0	46.0	16.0	2.0	0.0955
    0.0	0.0	468.0	56.0	2.0	0.0486
    7.0	0.0	52.0	37.0	5.0	0.0867
    5.0	1.0	6.0	95.0	11.0	0.1403
    174.0	113.0	285.0	69.0	18.0	0.3786
    0.0	0.0	6.0	35.0	4.0	0.0761
    233.0	153.0	682.0	404.0	85.0	0.8927
    155.0	56.0	94.0	75.0	17.0	0.3621
    120.0	74.0	55.0	120.0	8.0	0.1758
    8983.0	37.0	236.0	77.0	38.0	0.2699
    59.0	54.0	138.0	55.0	11.0	0.2762
    72.0	112.0	169.0	228.0	39.0	0.324
    571.0	78.0	25.0	162.0	43.0	0.3737
    853.0	1002.0	1017.0	418.0	57.0	0.9114
    5.0	0.0	17.0	14.0	13.0	0.2594
    11.0	34.0	3.0	20.0	4.0	0.4284
    258.0	1.0	33.0	48.0	13.0	0.1905
    69.0	14.0	126.0	108.0	20.0	0.2341
    4790.0	2046.0	3719.0	31.0	7.0	0.7759

    逐步回归建模两种方法

    • 手动自己一个一个去尝试,一般结果非常重要,建议手动,SPSS自动化错误率达到30%(这里就不演示了)

     

    • SPSS自动方法(向前法、向后法、逐步法),一般来说逐步法结合了向前法向后法是最好的(只演示逐步法)

    可以看到每一个步骤 

    每一个步骤决定系数变化是我们最关注的,R2越大越好 ,也是我们筛选变量的标准

    已排除变量这张表要讲一下,说的是加入这个因变量模型会变得更加好吗?sig.<0.05表示会

     

     

    SPSS自动方法逐步法扔进变量和剔除变量的阈值是?

     

     

     

     

     

     

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  • 降维:使用SPSS主成分分析(PCA)与因子分析

    万次阅读 多人点赞 2019-05-15 21:55:55
    毕设在用SPSS做PCA的时候,遇到一些问题。虽然以前在做数模的时候也遇到过,但是,当时只是照着书上走,做个评价什么的。这次,更深度的思考了一些问题,在这里记录下来,以备今后再次遇到时,能省些力气。 因为我...
  • 线性回归的一般形式、线性回归的特点、残差分析、Q-Q图、P-P图 目录 线性回归的一般形式、线性回归的特点、残差分析、Q-Q图、P-P图 线性回归的一般形式 线性回归的特点 残差分析 Q-Q图 P-P图 线性回归的一般...
  • spss回归分析

    2021-03-16 16:07:32
    回归分析对数据有要求 1.要求残差服从正态分布 2.要求变量之间不存在多重共线性 3.要求不存在序列相关 等等 只有当数据满足这些条件,得到的回归分析结果才是可靠的 所以光得到回归结果还不够 1.统计—勾选共线性...
  • SPSS回归分析案例

    2021-07-30 20:35:15
    SPSS回归分析案例 1.应用最小二乘法求经验回归方程 1.1数据导入 首先将数据导入SPSS如下: 1.2线性回归条件的验证 我们需要验证线性回归的前提条件: 线性(散点图,散点图矩阵) 独立性 正态性(回归分析的过程中...
  • spss交叉表分析

    千次阅读 2019-05-11 21:04:50
    分类法数据与分类法数据 二分法与分类法数据
  • 分析: 先对变量间的两两关联性进行卡方检验,除了性别和大多变量没有相关性,其他变量间基本都有相关性,尝试保留性别。 【分析】-【降维】-【最优尺度】-【定义】 全部选入“分析变量” 【变量】-把所有变量选入...
  • 在问卷分析中,效度检验分为2种,一种是大家常用到的探索因子分析,也就是没有明确的维度划分,只有具体的题项的时候。那么当我们运用一些已知的成熟的有明确维度划分的量表的时候,怎么检验效度呢?​今天我们就来...
  • 实验五:残差分析 实验目的 通过残差检验掌握残差分析的方法 异常值检验 仪器设备 计算机spss软件何晓群实用回归分析表4.15和表5.6的数据 实验内容步骤和结果 1.1对何晓群实用回归分析表4.15的数据进行残差分析 原始...
  • Logistic回归思维导图: 原数据部分...但是其背后的模型诊断、残差分析的思路和线性回归是完全一样的。 微信公众号 : 小芒果学Python ● 长按二维码,关注回复“python”获取免费视频教程 点「在看」的人都变好看了哦
  • 可参考SPSS回归节点四种建模方法的原理 注:当模型不再将新字段纳入模型,也不再将已有字段移出模型时,完成回归模型的建立。建模时,纳入F概率移除F值。 4,在【专家】中,一般不调整异常值容差,为解释完整,在...
  • spss系列——一元线性回归的分析与预测实例

    千次阅读 多人点赞 2021-01-21 16:41:29
    spss系列——一元线性回归的分析与预测实例散点图回归系数二级目录三级目录 本文主要利用某商店记录了12个月的销售收入yyy(亿元)和广告费xxx(亿元),研究某广告对销售收入的影响,其数据见下表所示。 销售收人与...
  • SPSS(十四)SPSS之多维尺度分析(图文+数据集)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-07 16:32:32
    SPSS(十三)SPSS之多维尺度分析(图文+数据集) 多维尺度分析简介 多维尺度(Multidimensional scaling,缩写MDS,又译“多维标度”)也称作“相似度结构分析”(Similarity structure analysis),属于多重变量...
  • “最低”变量处理“风向”变量处理“星期”变量处理“天气”变量处理数据分析多重共线性新建“温差”变量回归建模数据导入SPSS线性回归操作SPSS...残差检验模型的不足第二次数据处理“星期”变量处理第二次建模SPSS分析
  • SPSS(二)SPSS实现多因素方差分析模型 单因素方差分析上一篇博客https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕 这篇博客我们主要来学习多因素方差分析 多因素方差分析,就是同时考虑...
  • SPSS19.0实战之聚类分析(转载)

    千次阅读 2020-01-04 08:40:23
    聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类;它们分别是系统聚类和K-mean聚类。其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法,来考察对比它们之间的...
  • SPSS做线性回归分析最好的例子

    万次阅读 多人点赞 2019-03-06 10:38:17
    之后一直想用线性回归来分析,学了个把月越学得多考虑的越多。但是对于建模后模型的解释一直不能讲解清楚。最终看到这篇博客 是真的写得好所以转载供大家学习。巧的是作者叫yycGIS。我也叫yyc也是GIS出身,遗憾联系...
  • 下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下:居民总储蓄 和 “居民总消费”情况是否具备相关性,如果具备相关性,那相关关系的密切程度为多少。 下面以“居民总储蓄”和“居民总消费”的调查样本做统计分析,...
  • 基于spss的多元回归分析模型

    千次阅读 2020-06-13 15:45:20
    还是数学建模中的一个小问题,具体概念分析在百度上已经有了足够详细的描述,在此不再赘述。 我主要根据实例讲解如何通过spss进行建模,并进行模型参数的分析和验证。 链接: 多元回归分析. ...
  • 说明:本案例基于spss数据分析与挖掘实战案例精粹----第10章 案例背景:对受访者的背景资料对消费者信心指数的影响加以研究,并进一步考察其内部的详细作用方式; 分析方法:使用方差分析对自变量进行筛选,然后...
  • SPSS之相关分析与线性回归模型(图文+数据集) 在讲解线性回归模型之前,先来学习相关分析的知识点,因为相关分析与回归有着密切的联系 相关分析 任意多个变量都可以考虑相关问题,不单单局限于两个变量...

空空如也

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