相关文档

• 第四章-回归分析3（逐步回归分析）.ppt

  2③再考察以x1x2为基础逐个添加x3x4…xp之后的回归方程是否较x1x2的方程有显著的改进有就再引入新的自变量……这样下去终于到某一步就没有可以再引入的自变量了这时就获得了最后的回归方程标准正规方程组相应的平方和分解公式是记在逐步回归中引入一个变量与剔除一个变量都涉及变换变换公式相同采用求解求逆紧凑格式（证明） 这是因为：当回归方程只有一个自变量时表明其他自变量在多元回归方程中的回归系数

• 第四讲-回归分析3（逐步回归分析）.ppt

  2再考察以x1x2为基础逐个添加x3x4…xp之后的回归方程是否较x1x2的方程有显著的改进有就再引入新的自变量……这样下去终于到某一步就没有可以再引入的自变量了这时就获得了最后的回归方程由标准化数据建立的正规方程组的系数矩阵即为变量间的相关系数矩阵称为标准化正规方程组标准化正规方程组为：为了表明 U 和 Q 与引入的自变量是有关的分别用符号U(x1…xl) 和 Q(x1…xl) 表示

• 逐步回归分析.ppt

  逐步回归分析逐步回归分析（Stepwise regresssionanalysis）宁波工程学院 理学院

• 4_逐步回归分析.docx

  §4 逐步回归分析　１逐步回归分析的主要思路　　在实际问题中 人们总是希望从对因变量有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量 应用多元回归分析的方法建立最优回归方程以便对因变量进行预报或控制所谓最优回归方程 主要是指希望在回归方程中包含所有对因变量影响显著的自变量而不包含对影响不显著的自变量的回归方程逐步回归分析正是根据这种原则提出来的一种回归分析方法它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其对

• 逐步回归分析(教材).doc

  第6节 逐步回归分析　 逐步回归分析实质上就是建立最优的多元线性回归方程显然既实用而应用又最广泛6.1逐步回归分析概述1 概念逐步回归模型是以已知地理数据序列为基础根据多元回归分析法和求解求逆紧凑变换法及双检验法而建立的能够反映地理要素之间变化关系的最优回归模型逐步回归分析是指在多元线性回归分析中利用求解求逆紧奏变换法和双检验法来研究和建立最优回归方程的并用于地理分析和地理决策的多元线性

• 逐步回归分析案例.doc

  逐步回归分析案例：逐步回归分析 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某个自变量对

• 第四章 回归分析.ppt

  应用统计学第四章 回归分析第4.1节 一元回归分析模型第4.2节 回归系数的最小二乘估计第4.3节 回归估计的统计推断第4.4节 预测第4.5节 多元回归分析人的身高和体重家庭的收入和消费商品的广告费和销售额粮食的产量和施肥量股票的价格和时间学生的期中和期末考试成绩…非确定性关系称这种非确定性关系为统计关系或相关(相依)关系.变量间的关系确定性关系或函数关系y=f(x)xY实变

• 第四章-回归分析.ppt

  问题的提出确定性关系—一个变量由另一个或一组变量完全确定如 非确定关系—一个变量同另一个或一组变量存在密切关系但不存在确定关系（称为相关关系）如人的身高和体重施肥量与粮食产量8令xi表示给予第i组农作物的水量xi的值是可以控制的非随机变量令yi表示第i组作物的产量是随机变量获得观察值相互独立是来自总体ε的随机误差时在样本回归直线上即性质5.其中拒绝域为进行预测和控制的无偏估计可作为其点估计 预

• 第3章回归分析2010.ppt

  回归分析2. 误差方差σ2的估计r = - - - - - - - - 建立方差分析表线性回归关系的显著性检验检验p值2）线性回归关系的显著性检验>> whichstats = {tstatyhatrfstatstandres}>> stats=regstats(yxlinearwhichstats)stats

• 第3章-回归分析.doc

  #