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文檔簡介
多元回歸和相關(guān)第1頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一本章主要內(nèi)容有:
①確定各個(gè)自變數(shù)對依變數(shù)的各自效應(yīng)和綜合效應(yīng),即建立由各個(gè)自變數(shù)描述和預(yù)測依變數(shù)反應(yīng)量的多元回歸方程;②對上述綜合效應(yīng)和各自效應(yīng)的顯著性進(jìn)行測驗(yàn),并在大量自變數(shù)中選擇僅對依變數(shù)有顯著效應(yīng)的自變數(shù),建立最優(yōu)多元回歸方程;③評定各個(gè)自變數(shù)對依變數(shù)的相對重要性,以便研究者抓住關(guān)鍵,能動(dòng)地調(diào)控依變數(shù)的響應(yīng)量。
第2頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一第一節(jié)多元回歸一、多元回歸方程二、多元回歸的假設(shè)測驗(yàn)三、最優(yōu)多元線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)選擇四、自變數(shù)的相對重要性第3頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一一、多元回歸方程多元回歸或復(fù)回歸(multipleregression):依變數(shù)依兩個(gè)或兩個(gè)以上自變數(shù)的回歸。
(一)多元回歸的線性模型和多元回歸方程式若依變數(shù)Y同時(shí)受到m個(gè)自變數(shù)X1、X2、…、Xm的影響,且這m個(gè)自變數(shù)皆與Y成線性關(guān)系,則這m+1個(gè)變數(shù)的關(guān)系就形成m元線性回歸。
第4頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一一個(gè)m元線性回歸總體的線性模型為:
其中,~N(0,)。一個(gè)m元線性回歸的樣本觀察值組成為:
(10·1)(10·2)第5頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一一個(gè)m元線性回歸方程可給定為:
b0是x1、x2、…、xm都為0時(shí)y的點(diǎn)估計(jì)值;b1是by1·23…m的簡寫,它是在x2,x3,…,xm皆保持一定時(shí),x1每增加一個(gè)單位對y的效應(yīng),稱為x2,x3,…,xm不變(取常量)時(shí)x1對y的偏回歸系數(shù)(partialregressioncoefficient)
。
(10·3)第6頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一(二)多元回歸統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算(10·2)
用矩陣表示為:
即Y=Xb+e
(10·4)第7頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一其中(三)多元回歸方程的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤
Qy/12…m
稱為多元離回歸平方和或多元回歸剩余平方和,它反映了回歸估計(jì)值和實(shí)測值y之間的差異。
最小
自由度:
=n-(m+1)
(10·5)
sy/12…m(10·6)第8頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一二、多元回歸的假設(shè)測驗(yàn)(一)多元回歸關(guān)系的假設(shè)測驗(yàn)測驗(yàn)m個(gè)自變數(shù)的綜合對Y的效應(yīng)是否顯著。若令回歸方程中b1、b2、…、bm的總體回歸系數(shù)為、、…
、,則這一測驗(yàn)所對應(yīng)的假設(shè)為H0:
0對HA:不全為0。
第9頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一由于多元回歸下SSy可分解為Uy/12…m和Qy/12…m兩部分,Uy/12…m由x1、x2、…、xm的不同所引起,具有=m;Qy/12…m與x1、x2、…、xm的不同無關(guān),具有=n-(m+1),由之構(gòu)成的F值:
(10·8)第10頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一(二)偏回歸關(guān)系的假設(shè)測驗(yàn)
偏回歸系數(shù)的假設(shè)測驗(yàn),就是測驗(yàn)各個(gè)偏回歸系數(shù)bi(i=1,2,…,m)來自=0的總體的概率,所作的假設(shè)為H0:=0對HA:≠0,測驗(yàn)方法有兩種。1.t測驗(yàn)
第11頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一
服從的t分布,可測驗(yàn)bi的顯著性。
(10·9)=sy/12…m(10·10)(10·11)第12頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一2.F測驗(yàn)
(10·12)
就是y對xi的偏回歸平方和,。
(10·13)
第13頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一三、最優(yōu)多元線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)選擇剔除不顯著自變數(shù)的過程稱為自變數(shù)的統(tǒng)計(jì)選擇,所得的僅包含顯著自變數(shù)的多元回歸方程,叫做最優(yōu)的多元線性回歸方程。第14頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一逐步回歸(stepwiseregression):為了獲得最優(yōu)方程,回歸計(jì)算就要一步一步做下去,直至所有不顯著的自變數(shù)皆被剔除為止。自變數(shù)統(tǒng)計(jì)選擇的具體步驟為:第一步:m個(gè)自變數(shù)的回歸分析,一直進(jìn)行到偏回歸的假設(shè)測驗(yàn)。
第15頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一第二步:m-1個(gè)自變數(shù)的回歸分析,也是一直進(jìn)行到偏回歸的假設(shè)測驗(yàn)。第三步:m-2個(gè)自變數(shù)的回歸分析,又一直進(jìn)行到偏回歸的假設(shè)測驗(yàn)。
……如此重復(fù)進(jìn)行,直至留下的所有自變數(shù)的偏回歸都顯著,即得最優(yōu)多元線性回歸方程。第16頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一四、自變數(shù)的相對重要性偏回歸系數(shù)bi本身并不能反映自變數(shù)的相對重要性,其原因有二:①bi是帶有具體單位的,單位不同則無從比較;②即使單位相同,若Xi的變異度不同,也不能比較。通徑系數(shù)(pathcoefficient,記作pi):即對bi進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,在分子和分母分別除以Y和Xi的標(biāo)準(zhǔn)差,從而消除單位和變異度不同的影響,獲得一個(gè)表示Xi對Y相對重要性的統(tǒng)計(jì)數(shù)。第17頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一通徑系數(shù)pi統(tǒng)計(jì)意義是:若Xi增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位,Y將增加(pi>0)或減少(pi<0)pi個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位。(10·14)第18頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一第二節(jié)多元相關(guān)和偏相關(guān)一、多元相關(guān)二、偏相關(guān)三、偏相關(guān)和簡單相關(guān)的關(guān)系第19頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一一、多元相關(guān)多元相關(guān)或復(fù)相關(guān)(multiplecorrelation):在M=m+1個(gè)變數(shù)中,m個(gè)變數(shù)的綜合和1個(gè)變數(shù)的相關(guān)。偏相關(guān)(partialcorrelation):在其余M-2個(gè)變數(shù)皆固定時(shí),指定的兩個(gè)變數(shù)間的相關(guān)。
第20頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一(一)多元相關(guān)系數(shù)在m個(gè)自變數(shù)和1個(gè)依變數(shù)的多元相關(guān)中,多元相關(guān)系數(shù)記作Ry·12…m,讀作依變數(shù)y和m個(gè)自變數(shù)的多元相關(guān)系數(shù)。
Ry·12…m=(10·15)
第21頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一多元相關(guān)系數(shù)為多元回歸平方和與總變異平方和之比的平方根。Ry·12…m的存在區(qū)間為[0,1]。
(二)
多元相關(guān)系數(shù)的假設(shè)測驗(yàn)令總體的多元相關(guān)系數(shù)為,則對多元相關(guān)系數(shù)的假設(shè)測驗(yàn)為H0:對HA:,第22頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一F測驗(yàn):
其中的=m,=n-(m+1),R2為的簡寫。
(10·16)第23頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一二、偏相關(guān)(一)偏相關(guān)系數(shù)偏相關(guān)系數(shù):表示在其它M-2個(gè)變數(shù)都保持一定時(shí),指定的兩個(gè)變數(shù)間相關(guān)的密切程度。偏相關(guān)系數(shù)以r帶右下標(biāo)表示。如有X1、X2、X33個(gè)變數(shù),則r12·3表示X3變數(shù)保持一定時(shí),X1和X2變數(shù)的偏相關(guān)系數(shù);
第24頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一若有M個(gè)變數(shù),則偏相關(guān)系數(shù)共有M(M-1)/2個(gè)。偏相關(guān)系數(shù)的取值范圍是[-1,1]。偏相關(guān)系數(shù)解法是:由簡單相關(guān)系數(shù)rij(i,j=1,2,…,M)組成的相關(guān)矩陣:
第25頁,共27頁,2023年,2月20日,星期一求得其逆矩陣:令xi和xj的偏相關(guān)系數(shù)為rij·
,解得后即有
rij·
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