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文档简介

1、统计软件spss 13.0statistical package for the social science 章 节 目 录第1章 回归分析概述 第2章 一元线性回归 第3章 多元线性回归第4章 违背基本假定的情况 第5章 自变量选择与逐步回归 第6章 多重共线性的情形及其处理 第7章 岭回归 第8章 非线性回归第9章 含定性变量的回归模型 第1章 回归分析概述1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程1 .5 回归分析应用与发展述评 思考与练习1 .1 变量间的统计关系函数关系商品的销售额与销

2、售量之间的关系y = px圆的面积与半径之间的关系s= r2 原材料消耗额与产量(x1) 、单位产量消耗(x2) 、原材料价格(x3)之间的关系y = x1 x2 x3 1 .1 变量间的统计关系1 .1 变量间的统计关系相关关系的例子相关关系的例子子女身高 (y)与父亲身高(x)之间的关系收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系粮食亩产量(y)与施肥量(x1) 、降雨量(x2) 、温度(x3)之间的关系商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系1 .1 变量间的统计关系1 .2 回归方程与回归名称的由来成年儿子身高父母平均身高英国统计学家f.g

3、alton(1822-1911年)。f.galton和他的学生、现代统计学的奠基者之一k.pearson(18561936年)在研究父母身高与其子女身高的遗传问题时,观察了1 078对夫妇, xy516. 073.331 .3 回归分析的主要内容及其一般模型况因变量是定性变量的情况自变量含定性变量的情含有定性变量的回归多元非线性回归分段回归一元非线性回归非线性回归偏最小二乘法主成分回归岭回归参数估计方法的改进逐步回归分析方法自变量选择的准则回归变量的选择选择回归函数的形式果判定回归方程拟合的效何对数据进行修正当基本假设不成立时如性归模型基本假设的合理讨论如何从数据推断回回归诊断量的回归多个因变量与多个自变多元线性回归一元线性回归线性回归回归分析1 .5 回归分析应用与发展述评 从高斯提出最小二乘法算起,回归分析已经有200年的历史。 从1969年设立诺贝尔经济学奖以来,已有近50位学者获

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