向后逐步回归法
答：逐步回归法的基本思想如下：1、自动从大量可供选择的变量中选取最重要的变量，建立回归分析的预测或者解释模型。2、其基本思想是：将自变量逐个引入，引入的条件是其偏回归平方和经检验后是显著的。3、每引入一个新的自变量后，要对旧的自变量逐个检验，剔除偏回归平方和不显著的自变量。4、这样一直边引入...
答：一、基本思想不同 1、强迫回归法是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。2、 逐步回归法的基本思想是：将变量一个一个引入，每引入一个变量时，要对已选入的变量进行逐个检验。当原引入的变量由于后面变量...
答：向前。根据相关资料查询显示：通常建议可以选（向前LR），因为它是一种十分高效的逐步回归方法。
答：不是。根据查阅相关公开资料，逐步回归和最小二乘回归是两种不同的回归分析方法，最小二乘回归是一种经典的回归分析方法，它通过最小化残差平方和来拟合一个线性模型，以预测因变量的值，逐步回归是一种变量选择方法，它通过逐步添加或删除自变量来构建一个线性模型，逐步回归可以分为前向逐步回归和后向...
答：打开spss以后，打开数据，这些都准备好了以后，我们开始拟合方程，在菜单栏上执行：analyze---regression---linear，打开回归拟合对话框 在这里，我们将因变量放大dependent栏，将自变量都放到independent栏将method设置为stepwise，这就是逐步回归法 点击ok按钮，开始...
答：spss直接把几个因子都已经算出来了，就是duFAC1-1列就是因子F1，同理可以得知F2，F3...不用算的，如果问F1怎么来的，就说是F1=0.701X1-0.549X2+0.736X3+0.216X4+0.112X5-0.318X6。如果进行主成分分析之后又要进行回归分析，应该是用提取出来的主因子作为自变量进行计算的，回归是只能有一...
答：需要。逐步回归法是用于判断检验异方差的，逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
答：假设检验水平为5%，设置两个值0.05和0.051。4.Stepwise中选择向前还是向后根据你自己的需要。OK！执行！我比较了一下自动执行逐步回归和手工执行每个解释变量的一元回归并依据拟合优度排序加入解释变量的方法。得到的回归方程虽然略有差异，但还是有效地避免了多重共线性的问题。
答：逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法，其基本思想是将变量一个一个引入，引入的条件是其偏回归平方和经验是显著的。同时，每引入一个新变量后，对已入选回归模型的老变量逐个进行检验，将经检验认为不显著的变量删除，以保证所得自变量子集中每一个变量都是显著的。此过程经过若干步直到不能再引入新...
答：在研究多项式回归问题时，自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量。但这些自变量对因变量y的影响不尽相同，有些自变量的作用可以忽略，而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量，这就属于多元回归分析中变量筛选问题。下面将介绍的逐步回归法，在变量筛选上是行之有效的数学方法。 逐步回归的...
网友评论：
晏翁18567972202：
什么是逐步回归法 -
22412卞李
： 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....
晏翁18567972202：
线性回归何时做全变量或逐步回归 -
22412卞李
： 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.
晏翁18567972202：
统计学变量选择方法 -
22412卞李
： 1:如果你是在做回归分析,那么这里是对解释变量的选择就是想剔除多元回归之间的多重共线性了,比如在分析你们家中的每月消费支出是,如果你选取的解释变量有父母工资,期货收益,还有存款利息等,加入还想加入你爸爸的工资来解释你家里每月的消费支出,这样变量之间就明显的产生了多重共线性了,应为你父母工资这个变量就是由你爸你妈工资之和构成的如果你爸爸的工资占你父母工资收入的绝大部分的话,那么这样变量:父母工资与变量:爸爸的工资的相关系数就会相当高了,这样在回归分析中就会产生许多错误,违反了高斯假定.所以这里就是为了消除多重共线性了2:这里使用的方法叫做逐步回归法
晏翁18567972202：
逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
22412卞李
： 1、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件.抄 2、创建变量,并输入数据. 3、选择计算X1、X2、X3的简单相关系数.在工作窗口中定义这两个序列,然后单击鼠标右袭键,选择Open—as Group. 4、再在显示的组工作窗口中点击View—Covariance Analysis. 5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation,按OK. 6、三个变量之间两两之间的相关系数很zhidao大,相关程度也较高,因次存在着多重共线性.
晏翁18567972202：
多元线性回归与多元逐步回归分析是一回事吗 -
22412卞李
： 不是一回事,多元线性回归分析强调自变量有多个,并且自变量与因变量是线性关系.其中自变量进入回归方程的方式有多种,逐步进入法就是其中之一,因而叫逐步回归分析.除了逐步进入法还有全部进入法、向前、向后法等.(南心网 SPSS逐步回归分析)
晏翁18567972202：
你会用minitab中的逐步回归吗?^ - ^ 不知道怎么用?求解答 -
22412卞李
： 统计 > 回归 > 逐步出于识别预测变量的有用子集的目的,逐步回归删除变量和向回归模型中添加变量.Minitab 提供三个常用过程:标准逐步回归(添加和删除变量)、向前选择(添加变量)和向后消元(删除变量).· 当您选择逐步法时,...
晏翁18567972202：
逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
22412卞李
： 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
晏翁18567972202：
逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
22412卞李
： 逐步回归在做多元线性回归分析时使用,当自变量较多时,我们需要选择对因变量有显著影响的变量,而舍去对因变量无显著影响的变量,最好的方法就是回归分析
晏翁18567972202：
多重线性回归分析问题讨论 -
22412卞李
： (3)回归分析方法 SPSS程序有多种回归分析方法:强迫进入法、向前选择法、向后剔除法、逐步进入法和消除法.强迫进入法(Enter)作为一种复回归分析法,也称层次进入法(Hierarchical Enter),即研究者根据不同自变量的不同重要程度,决定它们进入方程的顺序,再依次将这些变量强行投进回归方程式中.也就是说,研究者把自认为与因变量关系最密切的那个自变量首先进入回归方程式.秦晓晴著.外语教学研究中的定量数据分析.华中科技大学出版社,2003年09月第1版.
晏翁18567972202：
如何用SPSS做logistic回归分析 -
22412卞李
： 二元logit回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框.2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个).3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法.4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量.虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响.5.选项里面至少选择95%CI.点击ok.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
