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1、 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 0.387 0.05不显著 偏相关分析 线性回归分析 Y=a+bx+e Y=a+bx+q F 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+0.052x R*R=0.091 p=0.044 F=0.456(t=2.075)Model Summary Model R R Square Adjusted R Square

2、Std.Error of the Estimate 1.302(a).091.070.2106771 a Predictors:(Constant),ANOVA(b)Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression.191 1.191 4.306.044(a)Residual 1.909 43.044 Total 2.100 44 a Predictors:(Constant),b Dependent Variable:Coefficients(a)Model Unstandardized Coefficients Standardi

3、zed Coefficients t Sig.B Std.Error Beta 1(Constant)-.638.513 -1.245.220 .052.025.302 2.075.044 a Dependent Variable: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 V

4、IF=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 Collinearity Diagnostics(a)Model Dimension Eigenvalue Condition Index Variance Proportions (Constant)1 1 1.746 1.000.13.13 2.254 2.620.87.87 2 1 2.673 1.000.00.04 00 2.326 2.865.00.88.00 3.002 38.875 1.00.

5、07 1.00 3 1 3.385 1.000.00.03 00 02 2.355 3.089.00.81.00 23 3.259 3.616.00.10.00 74 4.002 43.806 1.00.07 1.00 00 a Dependent Variable: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=9.088 sig=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