spass相关回归分析笔记.docx

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spass相关回归分析笔记相关回归分析笔记散点图之前先做后坐相关分析Sperm定序Ktr定距非参数检验此处用前者一般是双侧第一个平均书标准查结果1自己跟自己对比第二行受哪些因素影响第四行相关系数0.132显著性水平0.3870.05不显著偏相关分析线性回归分析Y=a+bx+eY=a+bx+qF检验整个回归方程是否通过检验T检验每个自变量的检验Y=0.638+0.052xR*R=0.091p=0.044F=0.456（t=2.075）ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.302（a）.091.070.2106771aPredictors:

（Constant）,ANOVA（b）ModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression.1911.1914.306.044（a）Residual1.90943.044Total2.10044aPredictors:

（Constant）,bDependentVariable:

Coefficients（a）ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1（Constant）-.638.513-1.245.220.052.025.3022.075.044aDependentVariable:

多元回归T统计量0.10通过检验用到回归就要用到残差分析倒数第一个概率图和上面一个常用Dw检验第一个强制进入第二个逐步进入剔除法第三个向前剔除第四个向后剔除第五个怎么看是否通过检验作回归分析一定要做残差分析和多重共线性检验自变量的容忍度T=1-r*r大则ri越小，相关性越小课件第35页容忍度不会大于1方差膨胀因子VIF=1/T=/（1-r*r）容忍度的倒数第一各个处置估计知和标准物右边第一个默认右边第五个需要贡献性真段下面dw是否独立对标准化蚕查判断有无特异质概率批评图右边散点图CollinearityDiagnostics（a）ModelDimensionEigenvalueConditionIndexVarianceProportions（Constant）111.7461.000.13.132.2542.620.87.87212.6731.000.00.04002.3262.865.00.88.003.00238.8751.00.071.00313.3851.000.00.0300022.3553.089.00.81.00233.2593.616.00.10.00744.00243.8061.00.071.0000aDependentVariable:

多重贡献性检验曲线方程第45页第八周没有通过检验即不存在相关性逆函数通过检验回归方程回归系数通过检验为通过在显著性水平0.10方程通过系数只有两个通过检验不标T是因为F=t2所以更简洁三次方优，一次放通过检验，一次放最好解释选择一次方7个过检验选择和研究目的相对应的根据研究对象选择模型左第二个模型的拟和有度右相关距阵叠带次数（不选）第三个一个估计直不选最下面，F的相班概率右边默认一半默认参数乡从这一步开始，起始步不写进去X2和它无关看相伴概率Z=-3.926+0.088x1+0.002x2-2.449x3（0.057）（0.089）（0.390）（0.0.36）Chi-square=9.088sig=0.246向前是一个一个放进去，向后是一个一个剔除画散点图