SPSS数据分析—简单线性回归

和相关分析一样,回归分析也可以描述两个变量间的关系,但二者也有所区别,相关分析可以通过相关系数大小描述变量间的紧密程度,而回归分析更进一步,不仅可以描述变量间的紧密程度,还可以定量的描述当一个变量变化时,对另一个变量的影响程度,这是相关分析无法做到的,正因为如此,回归分析更多用来预测和控制变量值,但是回归分析并不等同于因果关系。

根据模型的不同可以分为线性回归和非线性回归

线性回归分析一般用线性模型来描述,和方差分析模型一样,只是各部分的叫法有所不同,回归模型分为常量、回归部分、残差
常量就是所谓的截距,回归部分由回归系数和自变量组成,这里回归系数也可以成为斜率,残差就是预测值和实测值之间的差,含义为所有不能被自变量估计的随机和非随机因素共同引起的变异。这些概念都和方差分析模型类似。

线性回归也有一定的适用条件
1.线性趋势,即自变量和因变量之间是线性的,这是线性回归最基本的要求,如果不是,则不能用线性回归来分析,这点可以通过散点图来确认
2.独立性,即因变量的取值相互独立,反映到模型中,就是要求残差相互独立
3.正态性,即要求因变量服从正态分布,反映到模型中,就是要求残差残差服从正态分布
4.方差齐性,即要求因变量具有相同的方差,反映到模型中,就是要求残差具有相同的方差
5.自变量之间不能存在高度相关性

以上3,4点会影响因变量的预测值和预测区间,第5点在多个自变量的多重线性回归中要特别加以注意。

只有一个自变量和一个因变量的线性回归称为简单线性回归,本节主要介绍简单线性回归。

分析—回归—线性



时间: 2024-10-13 09:46:04

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简单线性回归算法

/**  * 简单线性回归算法  * @param array y轴数据  * @param array x轴数据  * @returns array(slope,intercept,r2)  */ function linearRegression(y, x) {     var lr = {};     var n = y.length;     var sum_x = 0;     var sum_y = 0;     var sum_xy = 0;     var sum_xx = 0;

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