《SPSS做回归分析》课件

回归分析SPSS是一款强大的统计分析软件，常用于回归分析回归分析是研究自变量与SPSS因变量之间关系的统计方法WD byW D回归分析概述定义应用回归分析是一种统计学方法，用于研究变量之间关系通过分析回归分析应用广泛，例如预测销售额、分析股市波动、研究药物数据，建立变量之间的数学模型，预测未来趋势效果等可以帮助人们理解数据，做出更明智的决策回归分析基本概念定义目标回归分析是一种统计学方法，用建立一个数学模型，描述因变量于研究变量之间关系，预测因变和自变量之间的关系，并通过模量的值型预测因变量的未来变化类型应用回归分析包括多种类型，如线性回归分析广泛应用于经济学、社回归、多元回归、逻辑回归等，会学、生物学等领域，用于分析根据数据特点选择合适的回归模数据、预测趋势、制定策略型单元回归分析单元回归分析研究一个自变量对因变量的影响它是一种简单的回归分析模型，用于描述变量之间的线性关系定义1仅包含一个自变量和一个因变量公式2Y=a+bX分析3预测单个变量对结果的影响方法4最小二乘法、图形法等多元回归分析多元回归分析是统计学中一种重要的分析方法，用于研究多个自变量对因变量的影响模型构建1确定自变量和因变量，建立回归模型参数估计2利用样本数据估计回归模型中的参数模型检验3评估模型的拟合优度和显著性模型应用4利用模型预测因变量的值或解释变量之间的关系多元回归分析可以帮助我们理解多个因素如何共同影响一个结果，并预测未来结果假设检验检验回归模型的显著性确定自变量对因变量的影响是否显著检验回归系数是否为0模型诊断残差分析影响点分析

1.

2.12检查残差是否符合正态分布，识别可能影响模型结果的异常是否存在异方差或自相关现数据点，并进行进一步分析象拟合优度检验模型稳定性评估

3.

4.34评估模型对数据的拟合程度，测试模型在不同数据样本上的判断模型是否能够有效地解释稳定性，保证模型结果的可靠数据性自变量选择方法逐步回归法前向选择法后退消除法逐步回归法是一种常用的自变量选择方法，前向选择法从一个自变量开始，逐步添加对后退消除法从所有自变量开始，逐步删除对它根据模型的显著性水平和预测能力逐步添模型预测能力贡献最大的自变量，直到模型模型预测能力贡献最小的自变量，直到模型加或删除自变量不再显著提升为止不再显著下降为止共线性诊断变量相关性方差膨胀因子容忍度共线性是指两个或多个自变量之间存在高度值用来衡量自变量的方差膨胀程度，容忍度是的倒数，值越小，共线性越严VIF VIF线性关系值越大，共线性越严重重VIF常见回归模型线性回归模型对数回归模型线性回归是最基础的回归模型，对数回归适用于因变量为连续变用于解释自变量和因变量之间的量，但服从对数正态分布的情线性关系况回归模型广义线性模型Logistic回归用于预测二元因变广义线性模型是一个更通用的框Logistic量，例如成功或失败，是分类问架，可用于处理不同类型的因变题中的常用方法量和误差结构线性回归模型线性回归模型线性回归模型是最常用的回归模型之一它假设因变量和自变量之间存在线性关系模型可以用来预测因变量的值，并分析自变量对因变量的影响对数回归模型适用范围模型形式

1.

2.12当因变量为连续型变量，且呈非线性关系时，适合使用对数对数回归模型将因变量的对数作为预测变量的线性函数回归模型优势例子

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4.34对数回归模型可以有效处理非线性关系，并提高模型的预测例如，研究收入与教育水平之间的关系，可以使用对数回归精度模型来处理非线性关系回归模型Logistic逻辑函数型曲线分类预测S将线性模型的预测值转换为到之间的逻辑函数的图形，展示了概率随自变量变化根据概率值判断样本属于哪个类别，通常以01概率，表示事件发生的可能性的趋势为阈值进行分类

0.5广义线性模型线性模型扩展广义线性模型是线性模型的扩展，允许非线性关系分布族支持多种分布族，如正态分布、二项分布、泊松分布等链接函数连接线性预测器和响应变量之间的关系分层回归分析分层回归分析模型构建结果解释分层回归分析是一种将自变量按层次进行分它将自变量按其重要性或理论意义分组，并每个层次的自变量对因变量的影响，以及模组，逐层加入模型进行分析的方法以特定顺序逐步加入模型型整体的拟合度等分步回归分析逐步回归分析两种主要方法逐步回归分析是一种自动变量选择方法，可以帮助您在回归模型•向前逐步回归从空模型开始，逐步添加变量，直到添加的变中选择最优的变量组合量不再显著提升模型的拟合度•向后逐步回归从包含所有变量的模型开始，逐步移除变量，它通过逐步添加或移除变量来寻找最佳模型，并通过一些统计指直到移除的变量显著降低模型的拟合度标来判断模型的优劣岭回归分析应对共线性收缩系数岭回归能够有效处理多元回归中的多重共线性问题，提高模型稳定通过引入惩罚项，岭回归可以收缩回归系数，减小模型的方差，防性和预测精度止过拟合参数调节应用领域岭回归需要调节一个惩罚参数，用于平衡模型的偏差和方差，需要在金融、经济、医疗等领域，岭回归广泛用于预测分析、风险评估根据实际情况进行优化和变量关系研究回归分析Lasso收缩系数减少过拟合

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2.12回归采用正则化，将部分系数缩减至，实现特征回归通过对模型参数进行约束，降低模型复杂度，防Lasso L10Lasso选择止过拟合提高模型解释性应用场景广泛

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4.34回归可以识别出对因变量影响显著的变量，提高模型回归适用于高维数据、变量之间存在相关性等情况，Lasso Lasso的可解释性应用范围广泛因子分析回归降维解释能力因子分析回归是将多个变量的相互关系进因子分析回归可以帮助我们了解各个因子行简化，将多个变量归结为几个共同因对因变量的影响程度，从而更好地解释因子，用于进一步进行回归分析变量的变化趋势因子分析回归能够解释和预测因变量与多它可以帮助我们找到最关键的自变量，并个自变量之间的关系，同时还能有效地减将其纳入回归模型中，从而提高模型的预少模型的复杂性，提高模型的预测能力测准确性多重共线性解决方法变量剔除法岭回归法回归法主成分分析法Lasso删除相关性较高的变量，保留在回归方程中加入一个小的惩通过对回归系数施加约束，消将多个变量转化为少数几个不其他重要变量罚项，以抑制变量的波动除不必要的变量相关的综合变量，以降低变量之间的相关性异方差问题解决加权最小二乘法对数变换12为每个数据点分配不同的权对因变量或自变量进行对数变重，降低方差大的点的权重，换，可以稳定方差，消除异方降低异方差的影响差稳健回归方法分层回归分析34采用对异常值不太敏感的稳健将样本按照不同特征分组，分回归方法，例如最小二乘法别进行回归分析，最后将结果合并自相关问题解决杜宾瓦特森检验差分法移动平均法-用于检验时间序列数据是否存在自相关将时间序列数据进行差分，消除自相关利用历史数据来预测未来的数据，可以性如果检验结果表明存在自相关性，性差分法可以有效地减少时间序列数有效地减少时间序列数据的自相关性，则需要采取相应的措施来解决据的自相关性，但也会导致数据的损同时避免数据损失失缺失值处理方法删除法插补法模型预测法忽略法直接删除包含缺失值的样本或用合理的值填充缺失值，如均利用其他变量建立模型，预测当缺失值较少且对分析结果影变量值插补、中位数插补、回归插缺失值响较小，可直接忽略补等回归分析假设检验线性关系独立性

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2.12变量之间必须存在线性关系才能进行回归分析每个观测值必须相互独立，不能存在相关性正态性恒定方差

3.

4.34误差项必须服从正态分布，且方差相等误差项的方差必须在所有自变量值下保持不变模型拟合优度评估平方值调整后的平方值统计量残差分析R RF平方值表示模型解释的因变量考虑自变量数量对平方值的影检验模型整体显著性，显著性检查残差的随机性，评估模型R R方差比例，值越大越好响，更准确反映模型拟合程越高，模型拟合越好假设是否满足度曲线及分析ROC AUC曲线ROC AUC接收者操作特征曲线用图曲线下的面积表示ROC ROC AUC形方式展示分类模型性能横坐分类模型预测能力值越AUC标为假阳性率，纵坐标为大，模型性能越好，预测准确率FPR真阳性率越高TPR应用解释曲线和在金融风控、医曲线和分析可帮助研究ROC AUCROCAUC疗诊断等领域广泛应用，用于评人员评估模型的预测能力，并选估模型的预测能力和区分能力择最佳的分类模型预测效果评估预测精度模型泛化能力预测稳定性可解释性评估模型预测值与实际值之间测试模型对未见过数据的预测评估模型预测结果在不同数据分析模型预测结果背后的原的接近程度，例如均方根误差能力，例如交叉验证和留一集上的波动程度，例如多次重因，例如查看变量重要性或模（）和平均绝对误差法复实验或对数据进行扰动型系数RMSE（）MAE回归分析应用案例回归分析广泛应用于各行各业，包括商业、金融、医疗等例如，可以用来预测股票价格、评估广告效果、预测客户流失率等回归分析还可以帮助研究人员分析数据，发现变量之间的关系，并预测未来的趋势例如，可以用来分析不同因素对疾病发病率的影响结论与建议回归分析应用广泛正确理解分析结果从经济学到医学领域，回归分析在各回归分析结果需要结合实际情况进行领域都有广泛应用，可用于预测、分解释，避免片面理解析和建模数据质量至关重要选择合适的模型高质量数据是回归分析的关键，确保根据实际情况选择合适的回归模型，数据准确性和完整性避免过度拟合或欠拟合问答环节欢迎大家提出关于回归分析的问题我们将尽力解答您的疑问，帮助您更好地理解回归分析。