多元线性回归中的逐步回归及其相关理论介绍 |
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参考书籍:1、《应用多元统计分析》高惠璇 1、表达式用来研究因变量Y和m个自变量 矩阵表示为: 记为 2.1 回归方程的显著性检验(又称相关性检验)
统计量: 计算统计量的值,从而得到p值,或者查表与 2.2 回归系数的显著性检验 在实际问题中,影响因变量Y的因素(自变量)可能很多,所以要挑选出影响显著的自变量来建立回归关系式,因此涉及到自变量的选择问题。 3.1 分类 可以八种,可以分为三类: “最优”子集的变量筛选法: stepwise、forward、backward;计算量很大的全子集法:计算所有可能回归子集(3.2 变量选择的标准 常用的有以下几种准则,分类为: 均方误差![]() ![]() 基本思想:逐个引入自变量,每次引入对Y影响显著的自变量,并对方程中的老变量逐个进行检验,把变为不显著的变量逐个从方程中剔除,从而得到的最终方程中既不漏掉对Y影响显著的变量,又不包含对Y影响不显著的变量。 逐步回归的基本步骤如下表的三张图所示: ![]()
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