TO 藤井树

回归是什么
如何在SPSS中操作
关于结果的解读和分析

札记

TO 藤井树
写在前面
正餐开始
- ① 回归是什么？
- ② 在SPSS中如何操作？
- ③ 关于结果的解读？
- ④ 回归分析的诊断？
总结

写在前面

最近看Xu 工作室的论文，涉及到一个多元线性回归的的内容，正好 “回归” 这一块一直都是不太懂的（当然自身对于这个名词也比较抵触），那就趁着这个机会好好学习一下下吧！

正餐开始

① 回归是什么？

回归就是通过变量的观测值（如年龄、BMI等）来建立与其他变量之间的因果关系（如心率）

比如上面这个栗子，我想研究一下年龄和BMI（自变量）与心率（因变量）之间的关系，就可以使用回归分析。

像我们这个栗子，因变量是连续数值型的（能取到坐标轴上一个一个点的），对于这种类型，我们就需要选择线性回归来进行分析(所不同的是若是一个变量则是一元线性回归，若是两个及以上变量则为多元线性回归)。

Note：确定用什么回归只看因变量，如果因变量是连续数值型的直接选择多元线性回归

② 在SPSS中如何操作？

将自变量、因变量放在正确的位置，然后将共线性诊断和德宾-沃森给点选上，接着点击“下一步”

在图中，将 ZRESID（标准化残差）和 ZPRED（标准化预测值）给点选上，同时将两个残差图显示出来，点击“继续”

由此可以得到回归分析的结果
我们只需要分析两张表：模型摘要和系数即可

③ 关于结果的解读？

首先看R方=0.114，意味着自变量BMI和年龄能够解释心率变化情况的11.4%（即心率变化只有11.4%是由BMI和年龄影响的）

一般来讲，统计学中要求这个值为30%以上，但是实际结果中若大于10%即认为可以接受

其次看年龄和BMI能不能影响心率，若显著性<0.05，我们就认为是能够显著影响的

同时年龄部分的未标准化系数为-0.184，表明年龄和心率呈负相关关系（即年龄越高心率越低）
同理可解释BMI与心率的关系。

同时还可以得到一个回归方程，即：
心率 = -0.184 × 年龄 + 0.744 × BMI + 65.788

④ 回归分析的诊断？

截止到这里，回归分析已经完成了，但是我们还需要对刚才的结果做一个诊断（如年龄对心率负向影响，BMI对心率正向影响），这个结果到底是不是正确的。

这就涉及到回归分析最初始的话题。回归分析要求变量之间是相互独立的，例如一个自变量是BMI，一个变量是体重就不行（因为BMI是由体重变化得出，这两个变量之间有非常强的共线关系）；又比如受调者在一个空间下高度集中，如同样的环境下成长，则其心率、身体也会较为相似，也同样不满足相互独立的准则。

具体指标看VIF，VIF小于5则说明不存在多重共线性
同时， “容差” 即为 “Tolerance ”

第二个需要考察的就是样本的残差的正态性问题

用一个简单的例子说明一下下：
回归模型就类似于一件衣服，我们搜集到的变量就是我们的人，其实我们是想为我们这个人量身定制一个衣服来反映这个人的情况（相当于是为BMI何年龄量身定制一个模型，通过这个模型来表达变量之间的关系）如果这个衣服穿在身上完全合身的话，我们就说这个衣服做成功了。也就是说我们为我们的数据量身匹配了一个非常好的模型，那么他们之间就不存在多少残余（即不能匹配的位置）如果这个残余随机散乱分布的，则说明没有问题，意思是我们穿衣服多多少少有一些不合适（偶发性的），我们觉得这可以接受；但是如果这个衣服的某一个袖子特别短或者特别长，这个就是人工的问题了

所以出现偶发性的不合适，我们称为 “残差正态分布”，但是我们可以观测到我们的柱形比正态分布曲线高很多，所以这是不符合残差正态分布的

但是这也可以解释，毕竟我们的自变量只有11.%能被两个因变量解释。

总结

以上就是多元线性回归的内容，接下来还是继续啃文献⑧~

# 研究杂感 × 多元线性回归相关推荐

基于R语言的多元线性回归--我国经济增长的定量研究
基于R语言的多元线性回归--我国经济增长的定量研究一.实验介绍 1.1 实验内容经济增长一直以来都是我国宏观经济政策的目标之一,研究影响经济增长的因素对促进我国经济快速发展有着重要意义.本实验运用 ...
南航数据分析与挖掘课设1(上)——基于多元线性回归模型，ARIMA序列的中国GDP增长影响因素研究及预测（R语言）
基于多元线性回归模型,ARIMA序列的中国GDP增长影响因素研究及预测摘要在国民经济发展的过程中,国内生产总值(GDP)是指按国家市场价格计算的一个国家(或地区)所有常驻单位在一定时期内生产活动的 ...
Python使用sklearn和statsmodels构建多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）并解读
Python使用sklearn和statsmodels构建多元线性回归模型(Multiple Linear Regression)并解读 #仿真数据集(预测股票指数) 这里的目标是根据两个宏观经济变量 ...
R语言构建多元线性回归模型
R语言构建多元线性回归模型对比一元线性回归,多元线性回归是用来确定2个或2个以上变量间关系的统计分析方法.多元线性回归的基本的分析方法与一元线性回归方法是类似的,我们首先需要对选取多元数据集并定义数 ...
UA MATH571A 多元线性回归II 变量选择
UA MATH571A 多元线性回归II 变量选择多项式回归与交互项回归阶数的确定含质量型变量的回归含质量型变量的交互项二值变量与二值变量的交互项二值变量与数量型变量的交互项变量选择的准 ...
python 多元线性回归_Python机器学习，多元线性回归分析问题
@Author:润森,Runsen,公众号:润森笔记什么是多元线性回归在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归.**事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组 ...
R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归
在这篇文章中,我将对多元线性回归做同样的事情.我将得出阻塞的Gibbs采样器所需的条件后验分布.然后我将对采样器进行编码并使用模拟数据对其进行测试. 一个贝叶斯模型假设我们有一个样本大小的科目.我 ...
android 揭示动画_遗传编程揭示具有相互作用的多元线性回归
android 揭示动画 We all had some sort of experience with linear regression. It's one of the most used re ...
多元线性回归中多重共线性_多重共线性如何在线性回归中成为问题。
多元线性回归中多重共线性 Linear Regression is one of the simplest and most widely used algorithms for Supervised ...

# 研究杂感 × 多元线性回归

TO 藤井树

札记

写在前面

正餐开始

① 回归是什么？

② 在SPSS中如何操作？

③ 关于结果的解读？

④ 回归分析的诊断？

总结

# 研究杂感 × 多元线性回归相关推荐

最新文章

热门文章

# 研究杂感 × 多元线性回归

TO 藤井树

札 记

写在前面

正餐开始

① 回归是什么？

② 在SPSS中如何操作？

③ 关于结果的解读？

④ 回归分析的诊断？

总结

# 研究杂感 × 多元线性回归相关推荐

最新文章

热门文章

札记