加载中…回归分析的注意事项
(2015-01-12 15:31:43)（1）回归分析要有实际意义，线性回归用于预测时，最好不要任意外推。
（2）注意线性回归分析的应用条件，自变量与应变量间的关系是线性的；自变量取不同值时，应变量的分布是正态的且方差相等；各观察值间是独立的。当资料不满足正态性和方差齐性时，亦可以建立多重线性回归方程，但不可估计的容许区间和可信区间。
（3）方程与变量的检验，回归方程有统计学意义，并不表示方程中每个自变量均有统计学意义，因此除了对方程进行检验，还要对每个自变量的作用进行检验。
（4） 变量的筛选方法很多，最常用的是逐步前进法和逐步后退法。用逐步回归分析所得结果不一定是全局最优的，而是局部最优的。运用逐步回归分析之目的，除建立方
程外，更重要的是观察变量进出方程的过程，深入分析变量的独立作用和联合作用。因此，在进行逐步回归时，需多用几个剔选变量的阀值，考察不同界值时变量进
出方程的情况，达到深入分析之目的。被剔除的变量不一定是与应变量无关或关系不大的变量，可能是其作用被其他变量代替了。如果根据专业知识基本明确某些变
量与应变量有线性关系，则这些变量可不参加变量的筛选，而直接让这些变量保留在方程中，如果这些变量参加了变量剔选，且被剔出方程，则需要给予解释。在实
际工作中，可以多建立几个回归方程，容许多个方程同时存在，并通过以后的实践来考察其优劣。
（5）样本含量，有的学者认为，作多元回归分析需要的样本含量一般是所研究的变量数10～20
倍。这一要求在复相关系数大于0.5 时尚可，而对较小的复相关系数可能仍然偏小。
http://tj.100xuexi.com/view/specdata/20100206/A12D1AA1-D4A9-4705-9A5E-675E51ECEE17.html
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布 人：圣才学习网 - 发布日期：2010/2/6 15:40:12
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