相关分析和回归分析spss.pptVIP

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2021-07-11 发布于广东
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第SPSS章;本章内容;8.1 相关分析和回归分析概述;双变量关系强度测量的主要指标;8.2 相关分析;;;8.2.2.2 Spearman等级相关系数;;8.2.3 计算相关系数的基本操作; Bivariate相关分析步骤;;;8.3 偏相关分析;;利用偏相关系数进行分析的步骤;;8.3.2 偏相关分析的基本操作;;8.3.3 偏相关分析的应用举例;8.4 线性回归分析;;;多元线性回归模型; 8.4.3 线性回归方程的统计检验回归方程的拟合优度回归直线与各观测点的接近程度称为回归方程的拟合优度，也就是样本观测值聚集在回归线周围的紧密程度。 1、离差平方和的分解：建立直线回归方程可知：y的观测值的总变动可由来反映，称为总变差。引起总变差的原因有两个：由于x的取值不同，使得与x有线性关系的y值不同；随机因素的影响。;x;总离差平方和可分解为;2、可决系数（判定系数、决定系数）;对于多元线性回归方程：在多元线性回归分析中，引起判定系数增加的原因有两个：一个是方程中的解释变量个数增多，另一个是方程中引入了对被解释变量有重要影响的解释变量。如果某个自变量引入方程后对因变量的线性解释有重要贡献，那么必然会使误差平方和显著减小，并使平均的误差平方和也显著减小，从而使调整的判定系数提高。所以在多元线性回归分析中，调整的判定系数比判定系数更能准确的反映回归方程的拟合优度。;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;8.5 曲线估计;;;;;;;;;;;