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spss教程:回归分析:[6]加权回归 优质

2019-10-20 19:20:44 更新
来源 :互联网
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线性回归分析的前提是因变量的变异相等,即等方差,否则使用加权最小二乘法分析,WLS基本思想就是使变异度较大的观察值对分析所产生的影响小,变异度小的观察值对分析产生的影响大,这样比较均衡,利于分析,方法就是以
方差的倒数作为权重。

操作方法

  • 1

    调出相关窗口。

  • 2

    选择自变量、因变量,加权变量。
    加权变量是可以是自变量,也可以是其他变量,具体情况具体分析,通常都是自变量。
    幂的范围:系统默认幂次范围在-2—2之间,步长为0.5。

  • 3

    对数似然值:计算每一步中的对数似然值,可见,对于幂为2时,算出的对数似然比值最大。具体到底何值时最大,在前面的设置中可把“
    幂的范围扩大,不仅限于-2--+2之间”。

  • 4

    加权回归分析结果:常数为2.8、对应系数为1.218。
    方差分析中的计算概率为0,小于显著性水平0.05,说明回归模型有效。
    模型摘要:其中的调整R方位0.956,很大,模型拟合很好。

  • 5

    线性回归分析的结果:
    常数为3.026、系数1.13,与前面的
    加权回归方程有点区别。

  • 6

    如何选择适当的模型?主要在于观察残差是否合理,比如先用线性回归分析知,然后画出残差图,见图片。
    此原始数据共有25组,但只显示了22组,说明有些数据是重复的,观察可知,其中的值不是随机分布在0的附近,所以不可用简单的线性回归分析,要用加权回归分析。

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