SPSSAU21.0 方法/步骤 1 首先，在“通用方法”模块里点击“线性回归”按钮 2 然后，将上传的数据拖拽到页面右侧的分析框中，根据自己的需求可以选择保存残差和预测值 3 最后，可在分析结果中看VIF值
SPSSAU智能分析 模型预测 SPSSAU具体操作如下: 回归分析 回归分析(线性回归分析)研究影响关系情况,回归分析实质上就是研究X(自变量,通常为量数据)对Y(因变量,定量数据)的影响关系情况。 操作 SPSSAU操作如下图: SPSSAU仪表盘 结果 将数据放入分析框中,SPSSAU系统会自动生成分析结果如下: 分析结果来源于SPSSAU 分析结果...
首先岭回归分析前需要结合岭迹图确认K值。首先拖拽分析项到分析框，不输入K值，SPSSAU会默认生成岭迹图，同时给出智能分析建议。图中可以看到，当K值为0.99时，此时自变量的标准化回归系数趋于稳定，因而SPSSAU建议设置最佳K值取为0.99。本案例中K值取0.99，返回分析界面，输入K值，得出岭回归模型估计。输出结果如下...
回归分析自变量间多重共线性诊断,VIF值 VIF值用于检测共线性问题,一般VIF值小于10即说明没有共线性(严格的标准是5),有时候会以容差值作为标准,容差值=1/vif,所以容差值大于0.1则说明没有共线性(严格是大于0.2),VIF和容差值有逻辑对应关系,因此二选一即可,一般描述VIF值。SPSSAU会自动输出该值#spss #SPSSAU #...
其它处理方法：（1）岭回归 岭回归分析是一种修正的最小二乘估计法，当自变量系统中存在多重共线性时，它可以提供一个有偏估计量，这个估计量虽有微小偏差，但它的精度却能大大高于无偏估计。如果使用SPSSAU进行分析岭回归一般有两个步骤：岭回归通过引入k个单位阵，使得回归系数可估计；单位阵引入会导致信息丢失，但...
SPSSAU共提供3种自变量进入回归模型的方法，分别是forward向前法、backward向后法、逐步stepwise法。① 向前法 向前法是指回归模型中的变量从无到有，从少到多逐个引入的变量构建回归模型的一种方法。② 向后法 向后法是指回归模型的变量从有到无，由多到少的逐个剔除变量构建回归模型的一种方法。③ 逐步法 逐步...
SPSSAU输出结果如下：从上表可以看出，VIF值均小于10，说明不存在共线性问题。但有些文献要求VIF值小于5...
比如大家都知道,“当VIF值全部小于10(严格是5),则说明模型没有多重共线性问题,模型构建良好;反之若VIF大于10说明模型构建较差。”;但是当你的学术论文中出现这句话时,从学术严谨上来讲,需要有参考文献支撑。SPSSAU以此为出发点,将一些诸如此类常见标准的参考文献进行整理,供大家查阅。
残差需要满足正态性、方差齐性和独立性。正态性可以通过检验残差直方图进行检验;方差齐性通过残差散点图进行检验;独立性通过D-W检验进行判断。自变量之间多重共线性通过VIF值进行判断。#spss #SPSSAU #回归分析 #论文 #期刊 2 抢首评 1 分享 举报发布时间:2024-11-20 12:35 全部评论 大家都在搜:...
【小白学统计】多重共线性检验及处理方法,相关系数与VIF值检验共线性,逐步回归/岭回归/主成分回归解决共线性问题468 0 2024-12-05 08:39:45 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~22 11 57 1 知识 校园学习 SPSSAU 逐步回归 数据分析 期刊 统计学 论文 岭回归...