matlab逐步回归结果分析,matlab中的逐步回归.doc
matlab中的逐步回归
matlab中的逐步回归
2010-04-08 18:12:16|??分类: matlab |??标签: |字号大中小?订阅
来源:/epcl/spss/Regression/regre_3.html
逐步回归分析
在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。
逐步回归分析,首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程,再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时,表明该多元回归方程线性关系不成立;而当某—个自变量对y影响不显著时,应该把它剔除,重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量,并建立“最优”回归方程。
回归方程包含的自变量越多,回归平方和越大,剩余的平方和越小,剩余均方也随之较小,预测值的误差也愈小,模拟的效果愈好。但是方程中的变量过多,预报工作量就会越大,其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。因此在多元回归模型中,选择适宜的变量数目尤为重要。
逐步回归在病虫预报中的应用实例:
以陕西省长武地区1984~1995年的烟蚜传毒病情资料、相关虫情和气象资料为例(数据见DATA6.xls),建立蚜传病毒病情指数的逐步回归模型,说明逐步回归分析的具体步骤。影响蚜传病毒病情指数的虫情因子和气象因子一共有21个,通过逐步回归,从中选出对病情指数影响显著的因子,从而建立相应的模型。对1984~1995年的病情指数进行回检,然后对1996~1998年的病情进行预报,再检验预报的效果。
变量说明如下:
y:历年病情指数
x1:前年冬季油菜越冬时的蚜量(头/株)
x2:前年冬季极端气温
x3:5月份最高气温
x4:5月份最低气温
x5:3~5月份降水量
x6:4~6月份降水量
x7:3~5月份均温
x8:4~6月份均温
x9:4月份降水量
x10:4月份均温
x11:5月份均温
x12:5月份降水量
x13:6月份均温
x14:6月份降水量
x15:第一次蚜迁高峰期百株烟草有翅蚜量
x16:5月份油菜百株蚜量
x17:7月份降水量
x18:8月份降水量
x19:7月份均温
x20:8月份均温
x21:元月均温
?
)准备分析数据
在SPSS数据编辑窗口中,用“File→Open→Data”命令,打开“DATA6.xls”数据文件。数据工作区如下图3-1显示。
2)启动线性回归过程
单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项,将打开如图3-2所示的线性回归过程窗口
3) 设置分析变量
设置因变量:将左边变量列表中的“y”变量,选入到“Dependent”因变量显示栏里。
设置自变量:将左边变量列表中的“x1”~“x21”变量,全部选移到“Independent(S)”自变量栏里。????
设置控制变量: 本例子中不使用控制变量,所以不选择任何变量。
选择标签变量: 选择“年份”为标签变量。
选择加权变量: 本例子没有加权变量,因此不作任何设置。
4)回归方式
在“Method”分析方法框中选中“Stepwise”逐步分析方法。该方法是根据“Options”选择对话框中显著性检验(F)的设置,在方程中进入或剔除单个变量,直到所建立的方程中不再含有可加入或可剔除的变量为止。设置后的对话窗口如图3-3。
5)设置变量检验水平
在图6-15主对话框里单击“Options”按钮,将打开如图3-4所示的对话框。
Stepping Method Criteria”框里的设置用于逐步回归分析的选择标准。
其中“Use probability of F”选项,提供设置显著性F检验的概率。如果一个变量的F检验概率小于或等于进入“Entry”栏里设置的值,那么这个变量将被选入回归方程中;当回归方程中变量的F值检验概率大于剔除“Removal”栏里设置的值,则该变量将从回归方程中被剔除。由此可见,设置F检验概率时,应使进入值小于剔除值。
“Ues F value” 选项,提供设置显著性F检验的分布值。如果一个变量的F值大于所设置的进入值(Entry),那么这个变量将被选入回归方程中;当回归方程中变量的F值小于设置的剔除值(Removal),则该变量将从回归方程中被剔除。同时,设置F分布值时,应该使进入值大于剔除值。
本例子使用显著性F检验的概率,在进入“Entry”栏里设置为“0.15”,在剔除“Removal”栏里设置为“0.20”(剔除的概率值应比进入的值大),如图6-17所示。
图6-17窗口中的其它设置参照一元回归设置。
6)设置输出统计量
在主对话图3-2窗口中,单
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