多元线性回归分析的优缺点

一、多元线性回归分析的优点：
1、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合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
二、多元线性回归分析的缺点
有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些 情况下受到限制。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

扩展资料
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。
多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验  。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。
Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。

聚类分析的意义是什么

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。
2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。
例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。
3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。

扩展资料：
聚类效果的检验：
一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。
二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。
三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。
是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。
参考资料来源：搜狗百科—聚类分析

多元线性回归分析中，为什么要对可决系数加以修正

随着模型中解释变量的增加，多重可决系数R的平方的值会变大当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷，因为可决系数只考虑变差，没有考虑自由度。
F检验与可决系数有密切的联系，一般来说，模型对观测值的拟合程度越高，模型总体线性关系的显著性就越强。
随着修正可决系数的增加，F统计量的值不断增加。对方程联合显著性检验的F检验，实际上也是对R平方的显著性检验。

扩展资料：
多元线性回归分析的优点：
1、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合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。
3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。

excel数据分析线性回归中MS,SS,F,DF分别是什么意思

SS表示均值偏差的平方和和数据的总变化量。



F是F的值，F是方差分析得到的统计量，用来检验回归方程是否显著。



DF表示自由度，自由度是在计算某一测量系统时不受限制的变量数。



MS代表均方，其值等于对应的SS除以DF。

扩展资料：
回归分析模型的自由度。当总体由样本估计时，样本中独立或自由变化的数量。如上表所示，自由度的数据等于样本组的数量－1，和回归分析模型的自由度是1，也就是说，回归模型有一个参数，剩余自由度等于总自由度－回归分析模型的自由度。



回归分析SS：回归平方和SSR等于预测Y值（表4）与实际Y均值的平方和。表4残差等于实际Y值减去预测Y值残差SSE，即表4残差平方和。



均方误差，等于SS／df。



F：MS／残差MS的回归分析。



显著性F：为显著性水平上的F阈值，即F检验的P值，表示放弃的概率。这个值通常小于0．05，并且越小越好。

STATA软件回归分析中 请解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ，哪个是表明相关性的系数的

SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。
df（degree of freedom）为自由度。
MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。
F是F test F 检验，联合显著检验值，是表明相关性的系数。

扩展资料：
Stata具有如下统计分析能力：
1、相关与回归分析：
简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
2、数值变量资料的一般分析：
参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办

以所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大，建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05。
大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不具有统计学意义，不能判定均值差异是否为随机误差所致。此时，首先看看效应量，即eta平方，spss分析方差分析都会提供，如果eta平方至少是中等大小以上，比如0.06以上，那么不显著的原因比较有可能是因为统计检验力不够所致。
可以增大样本量再次进行方差分析。如果eta平方比较小，比如0.01左右，结合不显著的结果，可以认为没有均值差异。


在线性回归中
数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。
像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
以上内容参考：百度百科-线性回归

统计在心理学的应用?

心理统计学是研究在心理实验或调查中如何收集、整理、分析数字资料，以及如何根据这些资料所传递的信息作出科学推论的应用统计学分支。 心理统计学是心理学研究的有效工具之一。心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。 心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。数理统计学提供了许多处理数字资料的一般方法，心理统计学则针对心理学的特点，研究如何应用这些方法去解决心理实验或调查中的数据问题，两者既有密切联系又不等同。随着心理学的发展，必然会有更多的数理统计方法被引进心理统计学中来，这样也会促进心理统计学的发展。 心理统计学的内容，按其目的与功能可分为描述统计、推论统计、实验设计三部分。 描述统计主要研究如何将实验或调查得到的大量数据简缩成有代表性的数字，使其能客观、全面地反映这组数据的全貌，将其所提供的信息充分显现出来，为进一步统计分析和推论提供可能。 其研究方法是通过绘制统计图表及计算各种统计量来描述这组数据的各方面特征，一般步骤为：对原始数据进行分类，作出次数分布表及次数分布图并算出峰度，以偏度系数反映数据的分布特征；计算平均数、中数、众数等集中量数，以表示一组数据的集中趋势；计算全距、平均差、四分差、标准差或方差等差异量数，以表示一组数据的分散程度；计算相关系数、回归系数或回归方程，以反映两列变量变化之间的关系或一致性程度。 推论统计是以描述统计为基础，以解决由局部到全体的推论问题，即通过对一组统计量的计算分析，推论该组数据所代表的总体特征。 推论统计一般包括总体参数的估计和假设检验这两方面的内容。总体参数即反映总体特征的量，一般可以通过适当的样本统计量进行估计。直接用样本统计量估计总体相应参数所得到的值称为点估计。除点估计外，最常用的是区间估计。其特点是根据样本分布及标准差，算出一个区间作为对总体参数的估计，同时给出这种估计的置信度，即总体参数落在该区间的可能性。 假设检验是一种统计的推理过程。其方法是首先对于所研究的问题建立假设，但检验时并不直接验证它，而是提出与此假设对立的假设，然后通过论证给出相应的显著性水平。在心理统计中，常用的是平均数、方差、比率、相关系数及回归系数等统计量的差异检验。也就是要检验从样本得到的统计量差异究竟是真实代表总体之间的相应参数的差异，还是仅仅由取样误差所造成。 统计学意义上的实验设计主要研究如何运用统计手法决定样本的选择及其合理分组方式，并通过对实验结果中各种因子及误差的统计分析，发现各种对实验数据的变异有影响的因子以及各因子的主效果或因子间的交互作用，从而决定该类型实验因子的合理设置及各因子应取的不同水平，使实验更加有效。常用的具体方法有方差分析及协方差分析等。 由于心理现象的复杂性、多元性，尤其是各因子间的交互作用，会使单因子实验结果的可靠性受到影响，因此就需要多因子实验，需要多元统计方法。 因计算过程复杂，多元统计的应用曾一度受到限制。近年来随着电子计算机的发展与应用，计算上的困难逐步得到解决，越来越多的多元统计方法为心理统计学所引用，从而促进了心理统计学的发展。 目前，多元回归、因素分析、主成分分析、聚类分析、判别分析等多元统计方法已普遍应用到心理学的研究中，成为心理统计学中的重要内容。

多元线性回归分析中为什么要对可绝系数加以修正，修正可绝系数与F检验之间有何区别

随着模型中解释变量的增加，多重可决系数R的平方的值会变大当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷，因为可决系数只考虑变差，没有考虑自由度。F检验与可决系数有密切的联系，一般来说，模型对观测值的拟合程度越高，模型总体线性关系的显著性就越强。随着修正可决系数的增加，F统计量的值不断增加。对方程联合显著性检验的F检验，实际上也是对R平方的显著性检验。区别：修正的可决系数只能提供对拟合优度的度量，没有给出通过检验的界限，而F检验可以在给定显著性水平下给出统计意义上的严格结论。-------------哈哈、经管2的P娃娃？

求教：spss多元逐步回归分析处理中警告“未输入任何变量到方程中”的解决方法

首先，你是否标准化数据？这个可能会影响到结果。其次，你做强迫进入的时候p值是否合格？合格的话就别管那个逐步了。再次，你的例数是否太少？