Regression Analysis英文学习材料

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1、12/6/20063:18PM二十一、迴歸分析..............................................................................................................................221.1簡單線性迴歸分析..........................................................................................

2、....................221.1.1研究問題...................................................................................................................221.1.2簡單線性迴歸分析SPSS操作方法.......................................................................321.1.3簡單線性迴

3、歸分析變數轉換SPSS操作方法.......................................................821.1.4對數轉換依變數(消費金額)的分析結果................................................................921.1.5開平方轉換依變數(消費金額)的分析結果..........................................................1121.2多元迴

4、歸分析MultipleRegressionAnalysis...................................................................1821.2.1研究問題.................................................................................................................1821.3徑路(路徑)分析PathDiagramAnalys

5、is.........................................................................3321.5迴歸分析研讀報告............................................................................................................4521.6LogisticRegressionAnalyses研讀報告...................

6、.......................................................45112/6/20063:18PM二十一、迴歸分析RegressionAnalysis21.1簡單線性迴歸分析21.1.1研究問題欲分析遊客滿意度，是否具有預測消費金額的能力？分析方法自變數(自變項)為遊客的滿意度，屬於等距變項(scalevariable)，為連續變項，因變數(依變項)消費金額為連續變項自變數因變數連續變項連續變項X1ÖY1簡單線性迴歸分析Y(因變數)=b0+b1X(自變

7、數)Durbin-Watson統計量檢定相鄰殘差項間是否相關的一種統計量，若相鄰殘差項間是相關，則其總差異必小或大，因此可用相鄰殘差項間的總差異，來判斷殘差項是否相關或獨立。n2∑(Ei−Ei−1)i=2DW=n2∑Eii=1Where,Ei=Yi-Yˆ,i=1,2,3,…,niYi=i位置的實際值Yˆ=為E(Yi)的不偏估計統計量i若殘差項間是正相關時，則其差異必小，反之若殘差項間是負相關，則差異必大。故若DW值小時，表示殘差是正相關；若大時，表示負相關。當DW值愈接近2時，殘差項間愈無相關。當D

8、W值愈接近0時，殘差項間正相關愈強。當DW值愈接近4時，殘差項間負相關愈強。迴歸模式的基本假設(迴歸模式的殘差分析)21.每一誤差變數(變項)均具有常態分配(常態分佈)，其期望值為0，變異數為σ，即N(0,2σ)。2.誤差變項彼此間是獨立。3.迴歸共線假設(迴歸線性假設)。212/6/20063:18PM21.1.2簡單線性迴歸分析SPSS操作方法1.Analyze/Statistics(統計分析)→Regression(迴歸分析)→Linear…(線性…)，即會出現