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完整的逐步回归指南

浏览 109次 来源:【jake推荐】 作者:-=Jake=-    时间:2021-02-08 20:31:59
[摘要] 逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程,我们可以使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型,让系统自动识别出有影响的变量。逐步回归,是通过逐步将自变量输入模型,如果模型具统计学意义,并将其纳入在回归模型中。

回归是一种统计方法,可让我们了解自变量和因变量之间的关系。

逐步回归是在回归分析中筛选变量的过程。我们可以使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型,然后让系统自动识别有影响力的变量。

理论描述

逐步回归是将自变量逐渐输入模型。如果模型具有统计意义,则将其包含在回归模型中。还要删除没有统计学意义的变量。最后亚博体彩app ,获得一个自动拟合的回归模型。本质上是线性回归。

一、案例背景

研究人员研究了血压与年龄亚博直播鸭脖app官网 ,体重,体表面积,持续时间,脉搏率和压力水平之间是否存在关系。

二、操作步骤

首先,您可以对变量进行相关分析或散点图,以初步了解各个变量X和因变量Y之间的关系。

登录SPSSAU,选择[常规方法]-[相关]或[可视化]-[散点图]。

相关分析

从相关性分析的结果来看亚博体彩 ,年龄,体重,体表面积,脉搏频率与血压呈显着正相关。

然后,使用逐步回归进行分析。选择[高级方法]-[逐步回归]。

高级方法逐步回归

逐步回归

逐步回归分析是在回归分析的基础上,添加一个函数,该函数可以自动删除不重要的X,并且指标的结果与回归分析一致。逐步回归通常用于探索性研究。

指标说明

在分析中,您可以先分析模型状况,然后分析X的显着性,并确定X对Y的影响的大小和方向。

根据回归结果逐步回归分析,最终模型包含三个独立变量:年龄,体重和身体表面积。 R平方值为0.995,这意味着年龄逐步回归分析,体重和体表面积可以解释99.5%的血压变化,表明该模型结构良好。

最终的具体分析表明:

年龄的回归系数为0.702(t = 15.961,p = 0.000

权重的回归系数值为0.906(t = 18.490,p = 0.000

体表面积的回归系数值为4.627(t =3.042,p = 0.008三、其他说明

虽然逐步回归是选择自变量的一种好方法,但它也有一些缺点:

首先,此方法按一定顺序添加或删除变量,因此您最终将获得由该顺序确定的自变量的组合。系统会自动确定应保留哪些变量以及需要除去哪些变量。核心研究变量可能会被删除。除了这种情况。

第二,如果逐步回归结果将受到样本量的影响,则通常需要适当大的样本才能获得更可靠的分析结果。

老王
本文标签:逐步回归

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