多元回归分析例子.docx

《多元回归分析例子.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、§6双重筛选逐步回归1、问题的提出考察自变最对因变杲的影响时，可能其中有些自变最如只对因变最2少"・"_有影响，而另外一些自变量则对其它因变量有影响，多对多逐步冋归无法判断哪些自变量对哪些因变最有影响。实际情况有时可能是一部分因变量声与一部分自变量4令•・・・•*■有密切关系，而另一部分因变量》-3*・・・・"旦与另一些自变昴毛4JAf电有密切关系等等。而ay"与丿1"*・・・"旧不会有共同的变最，但％今■•••■知与吃》】.％3・・・.电可能有共同的变量，因为一个自变杲I可能会对许多不同的•:：共至全部•:：都有影响

2、。双垂筛选逐步冋归是一种逐步算法，既能按照自变量与因变量的关系对因变最进行分组，又能使毎个自变最对各组因变量的影响都能反映出來，最后分纽建立冋归方程。1、问题的提出考察自变最对因变量的影响时，可能其中有些自变量如•岭只对因变量儿甩'"亠有影响，而另外一些自变量则对其它因变量有影响，多对多逐步冋归无法判断哪些自变量对哪些因变帰有影响。实际情况育时可能是一部分因变最a^・・・与一部分自变帰◎令•・・・•*■有密切关系，而另一部分因变量，■円・・・"斤与另一些自变量〜》•%#・・・•％有密切关系等等。而丿4・・・・"声与丿不

3、会有共同的变最，但•••••％!与Jl・〜・•・•••％可能有共同的变景，因为一个自变最'可能会对许多不同的九其至全部九都有影响。双重筛选逐步冋归是一种逐步算法，既能按照自变量与因变量的关系对因变昴进行分组，又能使毎个自变最对各组因变戢的影响都能反映出來，最后分纽建立冋归方程。2、双重筛选逐步冋归的计算方法7个因变量和二个白变最的双重筛选逐步冋归计算过程：第一步：确定自变量和因变量的取舍标准；设二和匕分别为自变最和因变最的引入和剔除临界值，则一般取9第二步：任意选人一个因变最:•:。设此时己引入眄个自变最（因子）和二个

4、因变最（预报量）；第三步：逐个检查是否需要剔除自变杲，如有自变最被剔除则转冋第三步；第四步：逐个检査是否需要引人自变戢，如有自变戢被引入则转到第三步；第五步：逐个检査是否需要剔除因变最，如方因变戢被剔除则转到第三步；第六步：引入因变最（预报量），转到第三步；第七步：计算冋归方程。如果自第二步〜第六步已引入A个因变量，则计算此组的A个冋归方程；第八步：删除己引入的因变最的数据而保留所有自变最的数据，从第二步起继续计算下一组冋归方程，如此继续，直到全部因变最都有了冋归方程为止。例6.1为了分析某地区自然经济条件对森林覆盖血

5、积消长的影响而抽取12个村作为样本，共测了12个因子，各因子数据列于表6.1。表6.1序号■■二■■T■.□■■■•■■■■■•OB■■■•■■••■—■■■•■174.391.05.761.31086617.451.29.515.3912,61270.4157.08.042.21266817.252.524.2

6、10.84&4037&777.07.942.01146317.062.922.813.579.8047&967.06.861.511055J17.064.325.134.5714.03549.191.04.9

7、21.5924916.539.310.77.415.62657.6219.05.562.5914816.837.337.39.122.80753.1221.07.423.9904516.830.027.01&642.84870.1123.05.383.11235917.047.834.681.6411.25986.645.012.541.21055714.869.037.323.9511.201082.281.013.241.61316115,962.316.533.6016.801176.890.010.701.51

8、316915.867.622.2&939.801288.983.01.981.81076514.579.342.15&973.50i：山地比例（%）；二：人口密度（人/"）;3人均收入增长率（元/年）；,公路密度（1OOm/ha）;3前汛期降水量（cm/年）;'■:后汛期降水量（cm/年）；'；：月平均最低温度（°C）;兀：森林覆盖率（%）；片:针叶林比例⑸；:造林面积（千亩/年）；M:年采伐面积（千亩/年）；-:火灾频数（次/年）。按双重筛选逐步冋归计算冋归方程，取耳・2血，得到三组冋归方程（详细的计算过程谙参见多元

9、冋归分析经典例了的计算中的双重筛选逐步冋归法计算的例了和结果）:第一组:/I■S2Pl44UraQj

10、-OJQS71%-0XM7与--47.79«l297x

11、-OJMUB^-Oj£2»xs込第二组:升^nM^QA3S2xi"HU083些MjMQ*js--um-ojomBft-omssar,qss%/mi%第三纽:h■-38M-Hi