逐步回归法怎么剔除
答：试着用逐步回归分析法处理，同时检验一下共线性，排除共线性VIF等指标比较严重的变量。回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表，得到相应的临界值Fa，若F>Fa，则回归方程具有显著意义，回归...
答：1、用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和，得出的百分比 即可表示该自变量对因变量的贡献占比，2、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。...
答：SPSS用逐步回归分析可以消除多重共线性。1、用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。并给解释变量的重要性按可决系数大小排序。2、以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量。这个过程会出现3种情形。（1）若新变量的引入...
答：逐步回归通常是在多个自变量之间存在较大的共线性，用于剔除部分共线性时使用的方法，另外也会在剔除部分对因变量没有显著影响的变量。所以你的15个变量剔除成两个，说明可能是自变量之间有很强的共线性即 相关性，或者可能是部分自变量对于因变量没有影响。你可以再使用强制进入的方式做一遍回归分析，看看...
答：本来就无关变量，共线性，中间变量。比如A与B有关，B与C有关，因为中间变量B的存在，可能会得出A与C有关，所以在进行独立因素分析时，模型会剔除。
答：多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件：一是对模型必需要有足够的影响力，二是对不能方程中的其他变量产生明显的影响（也就是造成共线性）。因此，虽然一个变量已经进入了方程，但随后进入的方程其他变量与它形成了共线性的话，那么原先已经入选的变量可以被剔除，尤其是在原先...
答：简单说,之所以有新的解释变量进入或者剔除,那是因为解释变量之间存在一定程度的相关,用某个变量可以解释其他变量,因而有些变量就是多余的.既然解释变量之间是完全不相关的,这就意味着,新引入的变量不会被已有的解释变量解释,因而肯定不会被剔除；之前被剔除的变量也不会因为新变量的引入而重新具有解释力,...
答：说明只有一个变量进入回归方程，其他变量与因变量没有什么关系。你可以试一下不用逐步回归，用进入，其他变量那些偏回归系数估计都是不显著的
答：删除变量会减少R2，很正常的，这和共线性无关 （tongjizhixing）
答：问题九：如何用spss消除数据间的多重共线性 把数据标准化就行了，一般都是转化成Z分数 问题十：如何用eviews消除多重共线性 在group窗口中，点击view-correlation，会得到相关系数矩阵，一般来说，大于0.8或0.9即有严重的多重共线性，需调整，一般是用逐步回归法剔除一些变量。当然，临界值不是...
网友评论：
政红19730173287：
一个关于回归分析里逐步回归自变量选取与剔除的问题,在用逐步回归的方法来选择自变量的过程中,为什么剔除自变量的显著性水平不能小于引入自变量的... -
29650单关
：[答案] 第一问回答是因为若引入某变量X2,其显著性水平在alpha入和alpha出之间,则palpha出,将其剔除,再检验引入,又引入X2,又剔除,如此往复,变成死循环
政红19730173287：
SPSS 多元回归分析中,采用逐步回归的结果怎么解释呀? -
29650单关
： 这是正常现象.在spss多元线性逐步回归中,早先已经进入方程的变量可以又被踢出来.多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件:一是对模型必需要有足够的影响力,二是对不能方程中的其他变量产生明显的影响(...
政红19730173287：
在Eviews中,用逐步回归法剔除一个解释变量后,R^2比原来小了,这样的情况还应该剔除掉那个解释变量吗? -
29650单关
： 删除变量会减少R2,很正常的,这和共线性无关(tongjizhixing)
政红19730173287：
什么是逐步回归法 -
29650单关
： 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....
政红19730173287：
用SPSS做逐步回归分析,按照F检验的概率将自变量放入或剔除出回归方程 -
29650单关
： 做逐步回归的时候,spss 就是一步步根据F检验 来剔除该自变量是否对因变量有显著作用的.而最终保留在回归模型中的自变量,则进行t检验来进一步判断保留的自变量是否对因变量有显著影响.实际上,如果采用逐步回归,则最后保留在回归模型中的自变量 其t检验已经是多余的了,因为在逐步回归删选自变量时,已经对该自变量是否影响因变量做出来F检验的判断,此时的t检验就多余了
政红19730173287：
SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
29650单关
： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
政红19730173287：
计量模型逐步回归后只剩下一个变量 请问要怎么办? -
29650单关
： 这个结果说明了以下几件事: 1. x3与应变量存在较为显著的线性关系,其他几个变量加入对模型的优化没有提高; 2. 你看下整个模型的拟合优度或者r2,如果较低,说明x3虽然能一定程度解释应变量,但是显然信息不足,这时候最好是从经济数据库再取多点变量,都一起放进来跑回归,如果想保留3-4个变量,起码得准备个10个以上的自变量,记得第一步先算下自变量之间的相关矩阵,相关性过大的自变量先剔除一下再做逐步回归试试; 3. 在确保没有多重共线性的前提下,尽可能保留多一点自变量,可以适当放宽单个自变量的pvalue(比如到0.1),再看下模型有没有优化.
政红19730173287：
逐步回归分析中,引入因子时所作检验和剔除因子时所作检验的区别(计量地理学) -
29650单关
： 你说的是backward和forward吗?我感觉基本上没差别.一般它们跟stepwise的结果是一样的. 检验该自变量对y影响贡献大小用的都是t检验.不同选入变量方法的区别只是对于进入方程的变量不再检验其显著性,则为forward法,而backward是按照贡献从小到大依次剔除的.stepwise是每剔除出去一个,就又重新计算方程中剩余变量的贡献是否还显著.
政红19730173287：
eviews中的多重共线变量的删除是如何选择的
29650单关
： 一般采用逐步回归法,如果新增加的变量不能提高自由度,且使得其他变量不显著,则可以剔除
政红19730173287：
统计学变量选择方法 -
29650单关
： 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
