十讲走进语言统计学

十讲走进语言统计学
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学时 20.0
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回归分析

一、概述

1.相关分析的局限:只表示双向互动关系,不够具体,但精确数量关系做不到。
2.回归分析探索变量间关系的数学表达,通过回归方程,以相关为前提,否则不能做回归分析。

二、一元线性回归

1.定义:只有一个自变量的回归,回归方程y=a+bx
2.回归方程的预测作用r^2(回归系数):因变量的总变异(离差平方和)可分解为回归和误差引起的变异,回归引起的变异就是r^2(通常用百分数表示),误差变异就是1-r^2。
3.预测作用与误差相比谁大:F检验
一元回归中,F检验df1=1,df2=n-2

三、多元线性回归简介

1.多元就是多个自变量,回归方程y=a+b1x1+b2x2+...+bkxk
2.一元与多元相同:回归方程,测定系数,检验系数的显著性
3.不同:计算方法,多元需要检验各个回归系数是否显著

四、回归关系的本质:解释关系(区分自变量和因变量,而相关分析不区分、考察共变关系)
多元回归陷阱:多重共线性(各自变量之间高度相关)会降低自变量对因变量的解释力
多元回归方法:
强制回归法:验证性分析,考察所有自变量对因变量的解释作用,不考虑自变量回归系数的显著性
逐步回归法:探索性分析,按照自变量对因变量解释作用的大小,使之一次进入回归方程,关注张斌了回归系数的显著性及其作用大小

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回归分析需要变量相关

一元线性回归 :自变量

测定系数、确定系数

回归引起的变异

多元指多个自变量

多重共线性

 

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这个平台真的是不太好,建议许老师换个平台

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