matlab 散点图 线性回归图_线性回归思路梳理
作者:夏雨骄阳 封面:自己想吧
1
简单线性回归
1根据研究目的确定因变量和自变量。2判断有无异常值。
通过绘制散点图直观观察;亦可通过线性回归的【统计】→【个案诊断】→【所有个案】进行分析,若标准残差超过[-3,3],则可视为异常值。如果发现异常值,则首先应该检查是否是数据收集或录入方面的错误,如是则应及时纠正。如不是数据收集或录入方面的错误,则需根据实际情况,选择剔除或者保留异常值。
3判断数据是否满足简单线性回归假设条件。
第一,线性(linear),因变量与自变量呈线性关系,通过绘制散点图判断。
第二,独立性(independent),任意两个观察值之间相互独立,通过线性回归的【统计】→【德宾-沃森】进行分析,一般来说Durbin-Waston检验值分布在0-4之间,越接近2,观察值相互独立的可能性越大。
第三,残差正态性(normal),随机误差近似正态性,可通过直方图或者P-P图判断残差是否符合正态分布。
第四,通过线性回归的【图】→【产生所有部分图】,即可得到残差随着估计值的变化趋势,若所有点均匀分布于直线Y=0的两侧,则可认为方差齐性。
4估计回归模型参数,建立模型。5对模型进行假设检验。
对回归模型进行假设检验一般使用方差分析法,对回归系数进行假设检验一般使用t检验方法。
2
多重线性回归
1根据研究目的确定因变量和自变量。2判断有无异常值。
通过线性回归-统计-个案诊断,线性回归-保存-勾选学生化删除、库克距离、杠杆值,根据新生成的学生化删除残差、库克距离、杠杆值来判断。学生化删除残差的值在-3至3的范围内,库克距离均小于1,杠杆值均均小于0.2,不存在异常值。如果发现异常值,则首先应该检查是否是数据收集或录入方面的错误,如是则应及时纠正。如不是数据收集或录入方面的错误,则需根据实际情况,选择去除异常值、转换异常值的变量,或者选用非参数分析法、最小一乘法来处理。
3判断数据是否满足多重线性回归假设条件。
第一,因变量与所有自变量之间是否存在线性关系。通过建立未标化预测值(PRE_1)和学生化残差(SRE_1)的散点图判断,未标化预测值(PRE_1)和学生化残差(SRE_1)的散点图呈水平带状,则满足因变量与所有自变量之间存在线性关系的假设。
第二,因变量与每一个自变量之间是否存在线性关系。通过线性回归的【图】→【产生所有部分图】中的散点图判断。
第三,方差齐性。通过线性回归的【ANOVA】表的Sig值判断,小于0.05为方差齐性,大于0.05为方差不齐。
第四,各自变量之间是相互独立的。通过线性回归的→【统计】→【共线性诊断】的结果,容许度越接近1,多重共线性越弱,膨胀因子越接近1,多重共线性越弱;膨胀因子小于10为弱多重共线性,大于10则存在严重共线性。如果各自变量之间存在严重共线性,则可选用岭回归或者主成分分析法来处理。
第五,残差近似正态性。可通过直方图或者P-P图判断残差是否符合正态分布。
4估计回归模型参数,建立模型。
可根据实际情况,选用强迫引入法、逐步引入法、强迫剔除法、向后剔除法、向前引入法来进行模型估计。
方差不齐时,则需要用加权最小二乘法来进行模型估计。
5对模型进行假设检验。
对回归模型进行假设检验一般使用方差分析法,对回归系数进行假设检验一般使用t检验方法。
matlab 散点图 线性回归图_线性回归思路梳理相关推荐
- matlab散点图折线图_什么是散点图以及何时使用
matlab散点图折线图 When you were learning algebra back in high school, you might not have realized that on ...
- python编程思维导图_用来梳理 Python 编程核心知识15张思维导图
原标题:用来梳理 Python 编程核心知识15张思维导图 小编这次在逛论坛的时候,无意中发现了一份python的武功秘籍,也就是一份思维导图,堪称业界经典! 思维导图可以有力地激发你的联想,通过一个 ...
- matlab中等高图_高图– jQuery的更深入实践
matlab中等高图 Highcharts – deeper practice for real statistics Everyone of us can face with a situation ...
- matlab 散点图 线性回归图_吴恩达机器学习编程作业ex1-Matlab版
1 简单的Octave / MATLAB功能 ex1.m的第一部分为Octave/MATLAB作业提交练习. 在文件warmUpExercise.m中,找到Octave / MATLAB函数的提纲处. ...
- 线性回归 假设_线性回归的假设
线性回归 假设 Linear Regression is the bicycle of regression models. It's simple yet incredibly useful. It ...
- 线性回归 非线性回归_线性回归的解释
线性回归 非线性回归 Linear Regression is the most talked-about term for those who are working on ML and stati ...
- python线性回归实例_线性回归的几个例子
线性回归的概念: 给定数据集D = {(x1, y1), (x2, y2)........(xm, ym)},向量x和结果y均属于实数空间R."线性回归"试图学得一个线性模型以尽可 ...
- matlab画分形图的具体思路,分形几何中一些经典图形的Matlab画法
分形几何中一些经典图形的Matlab画法 (1)Koch曲线程序koch.m function koch(a1,b1,a2,b2,n) %koch(0,0,9,0,3) %a1,b1,a2,b2为初始 ...
- seaborn系列 (18) | 线性回归图regplot()
目录 线性回归图 函数原型 参数解读 案例教程 案例地址 线性回归图 利用线性回归模型对数据进行拟合. 函数原型 seaborn.regplot(x, y, data=None,x_estimator ...
最新文章
- 什么是自组织特征映射网络?
- 网络工程师的经典爱情观
- kalivm 虚拟机访问win文件夹_利用vmware搭建属于自己的win虚拟环境
- Android开发--图形图像与动画(三)--Animation效果的XML实现
- Java this 心得
- i2c Linux 动态 波特率,如何在Linux中设置i2c总线的波特率?
- ab压力测试_CentOS安装压力测试工具ApacheBench(ab)
- java 将Map拷贝到另一个Map对象当中
- P5357 【模板】AC自动机(二次加强版) fail树
- 微型计算机主存可以分为,计算机基础试题 (含答案)
- 互联网欺诈,金钱利益下的汩汩恶意
- mysql创建数据库指定utf 8_MySQL创建数据库时指定编码utf8mb4和添加用户
- Linux简单基本命令
- 操作系统信号量问题-------南北桥问题java实现
- java利用itext编辑pdf
- 【网络通信】Teardrop编程创造虚假IP包
- ERROR 1118 (42000): Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ...
- 分布式锁的实现—Redis(条理清晰)
- 制作自己的docker镜像
- c语言风光互补运行模式,基于风光互补特性的风电光热电站联合系统容量优化方法与流程...