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数学建模用什么软件,多元线性回归模型步骤

张世龙 05-06 11:19 22次浏览

本栏第六篇数学建模学习笔记(六)多元回归分析算法(matlab )博文记录了如何在matlab中进行多元回归分析。 本文使用spss软件取得了同样的效果,比matlab更容易使用。

理论上,枯燥无味,难以理解。 不用说,直接举个例子。

1 .为了便于分析,数据源采用了树干直径、树干高度、树干体积三个变量。 树干的体积与树干的直径、高度有关。

2 .散点图粗略判断多元线性回归分析前,需要直观判断数据是否具有线性。 (否则,如果一眼就知道不是线性的,就没有必要线性回归。 散点图是一种比较方便的方法。

从图中可以看出,体积与直径线性关系明显,高度也有一定关系,因此继续进行线性回归分析。

3 .回归参数设置分析-回归-线性进入设置

检查所需参数。

4 .查看统计量模型汇总表:

r方表示线性拟合程度,越接近1越好;

德宾沃森指数表明,由于变量之间的独立性,越接近2越好;

f越大,表示回归方程越明显

认为Sig明显,sig0.05明显;

分散膨胀因子(VIF ) )。

两个因子共线存在,即一个量几乎可以近似为另一个量,相当于两个变量只发挥了一个变量的效果。

5 .当步分法变量y和自变量x的线性较差时,可以用步分法判断它们的x和y的线性明显。

在spss的参数设置页面中,可以选择“前进”或“后退”。 前进从少到多,后退从多到少。

如果设置为“执行”,则变量、一个变量以及两个变量显示不同的结果。 有助于剔除变量。

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