多元线性回归课件.ppt
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1、ppxxxy2211022110 xxy22110)(xxyEp210,p,210ppxxxy22110p,210p,210y 最小niiniiipeyyQ1212210)(),()21(00000piQQiii, p,210例例4.14.1 生产总值是衡量一个国家地区经济发展的重要指标,影响一个国家或地区生产总值的因素包括资本、资源、科技、劳动力、进出口、国家基础设施建设等方面的因素。本例研究财政支出对生产总值的影响。 中国统计年鉴把财政支出划分为31个组成部分,本例只选取其中的13个重要支出项。CoefficientsCoefficientsa a-41229015612697.85-.7
2、35.473-25.70210.068-.329-2.553.02126.74217.374.2081.539.142-5.87861.983-.012-.095.926-95.66853.414-.281-1.791.091-42.28888.078-.074-.480.63711.72474.489.014.157.877-187.532273.188-.044-.686.50250.28014.018.6783.587.002-58.082187.596-.047-.310.761-81.72643.642-.302-1.873.07846.79123.185.4232.018.0605
3、4.81739.303.4491.395.18141.12314.674.2732.802.012(Constant)x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10 x11x12x13Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: ya. 回归系数表用spss软件计算的回归系数如下:123456789101112134122901 25.70226.7415.87895.66842.28811.724187.53250.28058.08281.72646.
4、79154.81741.123yxxxxxxxxxxxxx SSTSSESSTSSRyyyyRniinii112122SSTSSRRR2MSEpnSSEpnyySniiie1112) 1,() 1() 1(1212pnpFpnyypyyknSSEkSSRFniinii1xANOVAANOVAb b8.78E+016136.753E+01584.258.000a1.36E+015178.015E+0138.92E+01630RegressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Predictors: (Constant), x13
5、, x7, x2, x9, x6, x1, x3, x11, x5, x4, x10,x8, x12a. Dependent Variable: yb. 表中的Sig即为显著性P值,由P值0.000(近似值)可知回归方程十分显著。即可以以99.9以上的概率断言自变量所有自变量全体对因变量产生显著线性影响。对例对例4.1回归方程的检验回归方程的检验:) 1(pntStiiispnti2) 1(2xxssiei对回归系数的检验:CoefficientsCoefficientsa a-41229015612697.85-.735.473-25.70210.068-.329-2.553.02126.7
6、4217.374.2081.539.142-5.87861.983-.012-.095.926-95.66853.414-.281-1.791.091-42.28888.078-.074-.480.63711.72474.489.014.157.877-187.532273.188-.044-.686.50250.28014.018.6783.587.002-58.082187.596-.047-.310.761-81.72643.642-.302-1.873.07846.79123.185.4232.018.06054.81739.303.4491.395.18141.12314.674.2
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