多元回歸方程

多元回歸方程：y=a+bx a稱為截距 b為回歸直線的斜率。

多元回歸

研究一個(gè)因變量、與兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量的回歸。亦稱為多元線性回歸，是反映一種現(xiàn)象或事物的數(shù)量依多種現(xiàn)象或事物的數(shù)量的變動(dòng)而相應(yīng)地變動(dòng)的規(guī)律。

建立多個(gè)變量之間線性或非線性數(shù)學(xué)模型數(shù)量關(guān)系式的統(tǒng)計(jì)方法。在處理測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常要研究變量與變量之間的關(guān)系。變量之間的關(guān)系一般分為兩種。一種是完全確定關(guān)系，即函數(shù)關(guān)系；一種是相關(guān)關(guān)系，即變量之間既存在著密切聯(lián)系，但又不能由一個(gè)或多個(gè)變量的值求出另一個(gè)變量的值。

例如，學(xué)生對(duì)于高等數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計(jì)、普通物理的學(xué)習(xí)，會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)物理的學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響，它們雖然存在著密切的關(guān)系，但很難從前幾門功課的學(xué)習(xí)成績(jī)來精確地求出統(tǒng)計(jì)物理的學(xué)習(xí)成績(jī)。

但是，對(duì)于彼此聯(lián)系比較緊密的變量，人們總希望建立一定的公式，以便變量之間互相推測(cè)?；貧w分析的任務(wù)就是用數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述相關(guān)變量之間的關(guān)系。一般來說，多元回歸過程能同時(shí)提供多個(gè)備選的函數(shù)關(guān)系式，并提供每個(gè)關(guān)系式對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的理解能力，研究者可以結(jié)合自己的理論預(yù)期，據(jù)此作出選擇。

多元線性回歸擬合方程怎么寫spss常量p大于0.05

1、多元線性回歸擬合方程寫spss常量p大于0.05需將x1與y建立一個(gè)線性回歸模型。
2、逐漸的加入x2，x3，x4，x5進(jìn)行二元線性回歸，三元線性回歸等。
3、一旦有一個(gè)變量，如x3的P值>0.05也就說明這個(gè)變量對(duì)模型的建立有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

簡(jiǎn)述多元線性回歸分析的步驟是什么？

在回歸分析中，如果有兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，就稱為多元回歸。事實(shí)上，一種現(xiàn)象常常是與多個(gè)因素相聯(lián)系的，由多個(gè)自變量的最優(yōu)組合共同來預(yù)測(cè)或估計(jì)因變量，比只用一個(gè)自變量進(jìn)行預(yù)測(cè)或估計(jì)更有效，更符合實(shí)際。因此多元線性回歸比一元線性回歸的實(shí)用意義更大。

1、普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)

普通最小二乘法通過最小化誤差的平方和尋找最佳函數(shù)。

多元線性回歸

通過矩陣運(yùn)算求解系數(shù)矩陣

2、廣義最小二乘法(Generalized Least Square)

廣義最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允許在誤差項(xiàng)存在異方差或自相關(guān)，或二者皆有時(shí)獲得有效的系數(shù)估計(jì)值。

多元線性回歸

其中，Ω是殘差項(xiàng)的協(xié)方差矩陣。

怎樣用SPSS進(jìn)行多元線性回歸。我想知道很詳細(xì)的操作步驟。懇請(qǐng)各位高手幫忙。

第一節(jié) Linear過程 8.1.1 主要功能 調(diào)用此過程可完成二元或多元的線性回歸分析。在多元線性回歸分析中，用戶還可根據(jù)需要，選用不同篩選自變量的方法（如：逐步法、向前法、向后法，等）。 返回目錄 返回全書目錄 8.1.2 實(shí)例操作 〔例8.1〕某醫(yī)師測(cè)得10名3歲兒童的身高（cm）、體重（kg）和體表面積（cm2）資料如下。試用多元回歸方法確定以身高、體重為自變量，體表面積為應(yīng)變量的回歸方程。 兒童編號(hào) 體表面積（Y） 身高（X1） 體重（X2） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5.382 5.299 5.358 5.292 5.602 6.014 5.830 6.102 6.

多元線性回歸方程參數(shù)怎么求

方法同二元線性回歸方程. 令Z=∑(Y-Yi)^2=∑(a-bX1i+cX2i-Yi)^2, 求以下三元一次方程組的解即得a,b,c: Z'a=2∑(a-bX1i+cX2i-Yi)=0 Z'b=-2∑X1i(a-bX1i+cX2i-Yi)=0 Z'c=2∑X2i(a-bX1i+cX2i-Yi)=0