《回归与相关SPSS》PPT课件

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1、回归分析介绍：1、回归分析的概念和模型2、回归分析的过程回归分析的概念寻求有关联（相关）的变量之间的关系主要内容：从一组样本数据出发，确定这些变量间的定量关系式对这些关系式的可信度进行各种统计检验从影响某一变量的诸多变量中，判断哪些变量的影响显著，哪些不显著利用求得的关系式进行预测和控制2007.013回归分析直线回归回归分析的过程在回归过程中包括：Liner：线性回归CurveEstimation：曲线估计BinaryLogistic：二分变量逻辑回归MultinomialLogistic：多分变量逻辑回归Ordinal序回归Probit：概率单位回归Nonlinear

2、：非线性回归WeightEstimation：加权估计2-StageLeastsquares：二段最小平方法OptimalScaling最优编码回归线性回归(Liner)一元线性回归方程:y=a+bxa称为截距b为回归直线的斜率估计系数a，b的方法：最小二乘法检验模型的方法：1、用R2判定系数判定一个线性回归直线的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）2、检验系数b是否显著的不为零，即检验x与y的线性关系是否存在。2007.016检验问题等对于回归系数b=0的检验：t检验对于拟合的F检验注：一元回归中t检验和F检验等价R2(决定系数)及修正的R2：判定

3、一个线性回归直线的拟合程度（用来说明用自变量解释因变量变异的程度）2007.017一元线性回归模型的确定:一般先做散点图(Graphs->Scatter->Simple),以便进行简单地观测（如：x与y的关系)若散点图的趋势大概呈线性关系，可以建立线性方程，若不呈线性分布，可建立其它方程模型，并比较R2(-->1)来确定一种最佳方程式（曲线估计）2007.018对两个变量的数据进行线性回归，就是要找到一条直线来最好地代表散点图中的那些点。2007.019多元线性回归方程:y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxnb0为常数项b1、b2、…、bn称为y对应于x1、x2、…、

4、xn的偏回归系数用AdjustedR2调整判定系数判定一个多元线性回归方程的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）多元线性回归一般采用逐步回归方法-Stepwise2007.01101.直线回归分析分析Regression例1某医生为了探讨缺碘地区母婴TSH水平的关系，随机抽取10对数据如下，试求脐带血TSH水平y对母血TSH水平x的直线回归方程。2007.0111n行2列（自变量、应变量）数据格式2007.0112Analyze→Regression→Linear…检验步骤2007.0113LinearRegression对话框应变量自变量计算统计量

5、2007.0114Statistics对话框回归系数估计回归系数可信区间模型检验统计描述2007.0115点击“OK”，运行结果2007.0116结果输出2007.0117统计描述2007.0118相关系数及假设检验结果P值相关系数2007.0119相关系数及决定系数R值=相关系数R的平方修正的R方2007.0120回归方程的方差分析回归平方和剩余平方和自由度均方F值P值2007.0121回归系数及其统计推断结果标准化系数是指把原始数据进行标准化处理之后回归的结果。此时回归方程中常数项为零。2007.0122回归系数及其统计推断结果常数项自变量非标准化回归系数标准化回归系

6、数a值b值2007.0123回归系数及其统计推断结果t值P值回归系数可信区间2021/8/9相关分析10.1相关分析的概念和相关分析过程10.2两个变量间的相关分析10.3偏相关分析10.4距离分析2007.0125相关分析的概念研究变量间密切程度的一种常用统计方法1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。用相关系数r来描述。(详见下面）2、偏相关分析：它描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性，如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间的关系有时也可以用相似性或

7、不相似性来描述。相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远2007.0126线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度。相关系数是描述这种线性关系程度和方向的统计量，用r表示。如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1;如果变量Y与X间是统计关系，则-10，如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，则称为负相关，r<0；而r=0表示无线性相关，一般地，

8、r

9、>0.95存在显著性相关；

10、r

11、0.8高度相关；0.