多元线性回归
回归分析中两个或两个以上的自变量
在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
概念
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响,因此,一般要进行多元回归分析,我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归。
多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。
但由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素(自变量)的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度,更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。前面学到的标准分就有这个功能,具体到这里来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为标准回归系数,表示如下:
由于都化成了标准分,所以就不再有常数项 a 了,因为各自变量都取平均水平时,因变量也应该取平均水平,而平均水平正好对应标准分 0 ,当等式两端的变量都取 0 时,常数项也就为 0 了。
多元线性回归与一元线性回归类似,可以用最小二乘法估计模型参数,也需对模型及模型参数进行统计检验。
选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一,多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。
公式
——多元线性回归模型
1.建立模型
以二元线性回归模型为例 ,二元线性回归模型如下:
类似的使用最小二乘法进行参数估计:
2.拟合优度指标
标准误差:对y值与模型估计值之间的离差的一种度量。其计算公式为:
3.置信范围
置信区间的公式为:置信区间=
其中, 是自由度为 的 统计量数值表中的数值, 是观察值的个数, 是包括因变量在内的变量的个数。
估计方法
1.普通最小二乘法
普通最小二乘法(Ordinary Least Square, OLS)通过最小化误差的平方和寻找最佳函数。通过矩阵运算求解系数矩阵
2.广义最小二乘法
广义最小二乘法(Generalized Least Square)是普通最小二乘法的拓展,它允许在误差项存在异方差或自相关,或二者皆有时获得有效的系数估计值。公式如右,
其中,Ω是残差项的协方差矩阵
相关的软件
SPSS(Statistical Package for the Social Science)--社会科学统计软件包是世界著名的统计分析软件之一。20世纪60年代末,美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS,同时成立了SPSS公司,并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。20世纪80年代以前,SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的开发方向,从而确立了个人用户市场第一的地位。同时SPSS公司推行本土化策略,已推出9个语种版本。SPSS/PC+的推出,极大地扩充了它的应用范围,使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。已经在国内逐渐流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
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Matlabspss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。
参考资料
最新修订时间:2024-06-27 11:03
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概念
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