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SPSS经典线性回归分析II-逐步回归分析

浏览 120次 来源:【jake推荐】 作者:-=Jake=-    时间:2021-02-06 20:30:28
[摘要] 逐步回归分析逐步回归的基本思想是:将变量一个一个引入,每引入一个变量时,要对已选入的变量进行逐个检验。步骤:分析->回归->线性,选入需要分析的变量,方法栏中选入“逐步”,如图:模型四最后的回归方程为:SPSS经典线性回归分析之一——线性回归分析

逐步回归分析

在实际问题中,遇到的第一个问题是如何确定自变量。通常基于研究的问题,结合经济理论逐步回归分析五大联赛下注 ,将可能影响因变量的一些因素列为自变量。

因此,我们需要选择对因变量有重大影响的自变量,并构建最优回归方程。

逐步回归的基本思想是一个一个引入变量,每次引入一个变量时,必须一个一个地测试所选变量。当最初引入的变量由于引入后来的变量而不再重要时,将其删除。重复此过程,直到没有选择任何显着变量电竞下注凤凰体育 ,然后从回归方程中消除所有显着的自变量。

SPSS应用程序

Step:Analysis-> Regression-> Linearity,选择要分析的变量,然后在方法栏中选择“ Step by Step”逐步回归分析,如图所示:

线性对话框

单击选项按钮,在“使用F的概率”中输入0.1,删除输入0.11,如图所示:

“选项”对话框

表示当候选变量中最大F值的P值小于或等于0.1时,引入相关变量。在方程中引入的变量中yabo2020 ,当最小F值的P值大于或等于0.1时,该变量将被消除。

输出结果:

表六.输入或删除的变量

表6显示了变量的逐步回归过程。首先,引入变量x4并建立模型1;然后引入变量x1以建立模型2;引入变量x2以建立模型3;消除了x4以建立模型4。最终模型仅包含x1,x2。

表七、表八.相关系数和方差

表7和表8主要说明了每种模型的拟合度。模型4的负相关系数为0.989;回归显着性检验sig = 0.00

表九、表十.回归结果

表9显示了回归系数的结果。模型4的最终回归方程为:

表10显示了每个模型方程式的外部变量的相关统计量。我们可以看到,正是因为x3、x4的P值大于0.1,所以无法引入模型。

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老王
本文标签:线性回归,逐步回归,回归模型

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