逐步回归分析.ppt

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1、§4.6逐步回归分析4.6.1最优选择的标准最优回归方程的含义：（1）方程中包含所有对因变量影响显著的变量；（2）方程中所包含的自变量要尽可能地少。设n为观测样本数，为所有自变量构成的集合，为X的子集。（1）均方误差s2最小达到最小（2）预测均方误差最小达到最小（3）统计量最小准则达到最小（4）AIC或BIC准则或达到最小（5）修正准则达到最大4.6.2选择最优回归子集的方法（1）选择最优子集的简便方法：逐步筛选法（STEPWISE）向前引入法或前进法（FORWARD）向后剔除法或后退法（BACKWARD）（2）计算量最大的全子集法：R2选择法（RSQUARE）Cp选择法（C

2、P）修正R2选择法（ADJRSQ）。最小R2增量法（MINR）最大R2增量法（MAXR）（3）计算量适中的选择法：4.6.3逐步回归的基本思想与步骤基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行检验，把变得不显著的变量逐个从方程中剔除，最终的回归方程中既不漏掉对y影响显著的变量，又不包含对y影响不显著的变量。4.6.3.1前进法（FORWARD）原理：事先给定挑选自变量进入方程的显著性水平，按自变量对因变量y的贡献由大到小依次挑选自变量进入方程，直到方程外没有显著的自变量可引入为止。该方法的特点是：自变量一旦被选入，就永远保留在模型中。图

3、4.1逐步回归的基本步骤步骤（1）将全部m个自变量，分别与因变量y建立一元回归方程；（2）分别计算这m个一元回归方程中回归系数的检验统计量F，记为：，取最大值，若，停止筛选；若，选入，不妨设是，进入步骤（3）；（3）分别将自变量组，，…，与因变量y建立二元回归方程，计算回归方程中x2，x3，…，xm的回归系数检验统计量F，记为：，取其最大值，若则停止筛选，y与x1之间的回归方程就是最优的回归方程；若，选进xk2，不妨设xk2是x2，进入步骤（4）。（4）对已经选入模型的变量，x1，x2，如同前面的方法做下去，直到所有未被选入模型的自变量的F值都小于相应的临界值为止，这时的回归

4、方程就是最优回归方程。前进法的一般步骤：假设已进行了l步筛选，并选入自变量x1，x2，…xl，现进行第l+1步筛选：分别将自变量组，，…，与y建立l+1元回归方程；回归方程中的回归系数检验统计量记为：，记若，停止筛选，上一步得到的回归方程，即为最优的回归方程；若，将选进模型，进行下一步筛选。前进法的缺点：不能反映自变量选进模型后的变化情况。4.6.3.2后退法（BACKWARD）原理：事先给定从方程中剔除自变量的显著性水平，开始全部自变量都在模型中，然后按自变量对y的贡献由小到大依次剔除，直至方程中没有不显著的变量可剔除为止。该方法的特点是：自变量一旦被剔除，就不再进入模型，

5、（1）建立全部自变量x1，x2，…，xm对因变量y的回归方程，对方程中m个自变量的回归系数b1，b2，…，bm进行F检验，相应的F值记为：，取最小值若，没有自变量可剔除，此时的回归方程就是最优的回归方程；若，剔除xk1，不妨设xk1是xm，进入步骤（2）。（2）建立x1，x2，…，xm-1与因变量y的回归方程，对方程中自变量的回归系数进行F检验，相应的F值记为：，取最小值，若则无自变量可剔除，此时的回归方程即最优的回归方程；若，将xk2从模型中剔除，不妨设xk2就是xm-1，进入步骤（3）；（3）重复前面的做法，直至回归方程中各变量回归系数的F值均大于临界值，即方程中没有变量

6、可剔除为止，此时的回归方程就是最优的回归方程。后退法的一般步骤：假设已经进行了l步剔除，模型中的自变量为x1，x2，…，xm-l，现进行第l+1步剔除：建立x1，x2，…，xm-l对y的回归方程，对方程中x1，x2，…，xm-l的回归系数进行F检验，相应的F统计量记为：，取最小值，若则停止筛选，y与x1，x2，…，xm-l之间的回归方程即为最优的回归方程；若则剔除，不妨设为，进行下一步筛选。后退法的缺点：开始把全部自变量都引入模型，计算量大。4.6.3.3逐步筛选法原理：该方法在前进法的基础上，引进后退法的思想。即对每一个自变量随着其对回归方程贡献的变化，随时地引入或剔除模型

7、，使得最终回归方程中的变量对y的影响都是显著的，而回归方程外的变量对y的影响都是不显著的，该方法即通常所说的逐步回归法。设y是因变量，x1，x2，…，xm是所有自变量，yi，xi1，xi2，…，xim（i＝1，2，…，n）是独立抽取的n组样本。设自变量被选进模型的显著性水平为，被剔除模型的显著性水平为，且。逐步筛选法的步骤为：（1）计算离差矩阵S（2）逐步筛选自变量第一步筛选：①计算各自变量的贡献：取最大值②对的作用是否显著进行统计检验：～F（1，n-1-1）若，则结束所有自变量皆与y无关，不能建立回归