六、回归模型的有效性
ANOVAb Model 1 Sum of Squares 1.1E+11 3.1E+10 1.4E+11 df 1 472 473 Mean Square 1.068E+11 65858997.2 F 1622.118 Sig. .000a
Regression Residual Total
二、多样本的2检验
适用于检验不同样本的分配比率之间的差异。
小练习
• 1、练习数据1，以前测成绩为自变量，后测 成绩为因变量，进行一元回归分析，并列出 回归方程。 • 2、练习数据1，以前测成绩、动机总分和策 略总分为自变量，后测成绩为因变量进行逐 步回归，报告每个自变量的标准化回归系数。 • 3、练习数据2：某高校希望教师当中教授为 20%，副教授为50%，讲师为20%，助教为 10%。抽查了一部分教师的职称情况，请检 验其与校方的期望是否一致。
一、单样本的2检验
适用于检验单样本数据与期望分布之间 是否存在差异。
注意：Expected Values
• All categories equal：每个观测值 的比率相等，如1：1或者1：1：1等。 • Values：自己定义比率，但需要注 意的是，数值的排列次序和数据文 件中各类别的取值排列次序应当相 同，二者一一对应。
a. Pre dictors : (Const ant), 初 始工 资 b. Dependent Variable: 当 前工 资
七、几个参数的解释
• R：相关系数 • R square（R2）：决定系数（解释量） • Adjust R square（R2）：校正后的决 定系数 • R square change（ ∆ R2）：每个自变 量的决定系数 • B：回归系数 • Constant：常数项 • Beta：标准化的回归系数
• 缺点：检验效能低
卡方（2）检验
以2分布为基础的一种常用的 假设检验方法，主要用于分类变量， 根据样本数据推断总体的分布与期 望分布是否有显著差异，或推断两 个分女性之间的 比例（性别比）应该为1： 1。2009年在某市的几个 医院分时段随机抽取了 529名新生儿，发现其中 男孩288人，女孩241人。 请问，这个地区的性别 新生儿性别比是否失调？ 据说现在的性别比是 1.2:1，那么该地区的性 别比是否符合这个比例？
八、卡方检验
• 参数检验和非参数检验 • 参数检验：指总体分布服从正态分 布或总体 分布已知条 件下的统计检 验。常用连续变量的检验。 • 非参数检验：指总体分布不要求服 从正态分布或总体分布情况不明时 的统计检验方法。常用分类或等级 变量的检验。
非参数检验的优缺点
• 优点： a.不受总体分布的限制，适用范围 广。 b.适宜定量模糊的变量和等级变量。 c.方法简便易学。
回 归 分 卡 析 方 & 检 验
第 十 一 讲
一、相关分析和回归分析
疏密：X，Y共变程度 斜率：X数值对Y影响大小
二、函数式与回归分析
确定的关系： 月收入=底薪+提成率×月销售件数 不确定关系： 成绩=a+b×智力+e
误差项！！！
三、回归分析的目的
对变量间的关系进行度量 控制解释变量 预测被解释变量
四、多元线性回归的基本假定
• 线性趋势 • 独立性 • 正态性 • 方差齐性 （如不用于预测，后两个条件可以放宽）
五、回归分析的分类
• 一元回归分析 • 多元回归分析
（一）一元回归模型
• 一个自变量，一个因变量
（一）多元回归模型
• 多个自变量，一个因变量
自变量进入模型的方式一般选用stepwise（逐步回归）