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统计学多元线性回归学习资料思维导图

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龙龙哥 浏览量:202022-11-15 08:47:51
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简单介绍统计学多元线性回归学习资料内容

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思维导图大纲

多元线性回归思维导图模板大纲

多元线性回归模型

回归模型

回归方程

估计的多元回归方程

参数的最小二乘估计(略:计算量大,一般用计算机计算)

回归方程的拟合优度

多重判定系数

估计标准误差

显著性检验

线性关系检验

回归系数的检验和推断

多重共线性:自变量之间彼此相关

多重共线性及其所产生的影响

1 使回归的结果混乱

2对参数估计值的正负号产生影响

多重共线性的判别

1 各对自变量之间显著相关

4 容忍度与方差扩大因子

方差扩大因子

越大越严重 10

容忍度

越小越严重 0.1

2 当模型的线性关系检验(F检验)显著时,几乎所有回归系数的t检验却不显著

3 回归系数的正负号与预期的相反

多重共线性问题的处理

1将一个或多个相关的自变量从中剔除,使保留的自变量尽可能不相关

2如果要在模型中保留所有的自变量与,应

1 避免根据t统计量对单个参数进行检验

2 对因变量的推断(估计或预测)限定在自变量样本值的范围内

利用回归方程进行预测

变量选择与逐步回归

向前选择

从没有自变量开始,对k个自变量分别拟合,找出F最大的模型及自变量

在引入一个自变量的模型的基础上,分别拟合k-1个自变量组合的线性回归模型,挑选F最大的组合模型

重复以上步骤,直至模型外的自变量均无统计上的显著性为止

向后剔除

对因变量拟合包括所有k个自变量的线性回归模型,考察p个去掉一个自变量的模型,使模型SSE值减少最少的自变量被挑选出来并从模型中剔除

反复进行,直至剔除一个自变量不会使SSE显著减少为止

逐步回归

向前选择和向后剔除的结合

不停地增加变量并考虑剔除以前增加的变量的可能性,直至增加变量不会导致SSE显著减少

要点思维导图模板大纲

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