第8章回歸分析評(píng)估與檢驗(yàn)評(píng)估與檢驗(yàn)誤差檢驗(yàn)R方系數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)F檢驗(yàn)T檢驗(yàn)R方系數(shù)

3樣本真值樣本均值回歸模型輸出的預(yù)測(cè)值

回歸方程殘差平方和總離差平方和

回歸平方和(SumofSquaresforRegression)

R方系數(shù)

4

決定系數(shù)表征因變量Y的變異中，有多少百分比可由控制的自變量X來(lái)解釋?zhuān)丛赮的總平方和中，由X引起的平方和所占的比例。擬合優(yōu)度越大，自變量對(duì)因變量的解釋程度越高，自變量引起的變動(dòng)占總變動(dòng)的百分比越高。

R方系數(shù)5[例]由前例，可以計(jì)算得：SSTotal7952.0000SSError136.1333SSRegression7815.8667R20.9829R2值為0.9829，表明回歸的效果較好。F檢驗(yàn)回歸模型6

二者方差應(yīng)存在顯著性差異

F檢驗(yàn)[例]7設(shè)顯著性水平為0.05，即檢驗(yàn)95%的置信度。

T檢驗(yàn)多元線性回歸模型：8對(duì)各個(gè)自變量在回歸方程中所起到的作用的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)

T檢驗(yàn)[例]手機(jī)用戶(hù)滿(mǎn)意度與相關(guān)變量線性回歸分析。設(shè)用戶(hù)滿(mǎn)意度為因變量，其質(zhì)量、形象和價(jià)格評(píng)價(jià)為自變量，進(jìn)行線性回歸分析。通過(guò)計(jì)算，得到回歸方程如下：用戶(hù)滿(mǎn)意度＝0.008×形象＋0.645×質(zhì)量＋0.221×價(jià)格9指

標(biāo)顯著性水平意

義R20.89

“質(zhì)量”、“形象”和“價(jià)格”解釋了89％的“用戶(hù)滿(mǎn)意度”的變化程度F248.530.001回歸方程的線性關(guān)系顯著T（形象）0.001.000“形象”變量對(duì)回歸方程幾乎沒(méi)有貢獻(xiàn)T（質(zhì)量）13.930.001“質(zhì)量”對(duì)回歸方程有很大貢獻(xiàn)T（價(jià)格）5.000.001“價(jià)格”對(duì)回歸方程有很大貢獻(xiàn)T檢驗(yàn)[例]手機(jī)用戶(hù)滿(mǎn)意度與相關(guān)變量線性回歸分析。調(diào)整為：用戶(hù)滿(mǎn)意度＝0.645×質(zhì)量＋0.221×價(jià)格10指

標(biāo)顯著性水平意

義R20.89

“質(zhì)量”和“形象”解釋了89％的“用戶(hù)滿(mǎn)意度”的變化程度F374.690.001回歸方程的線性關(guān)系顯著T（質(zhì)量）15.150.001