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Thursday 17th of April 2014

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何謂迴歸的 Adjusted R2
SPSS分析
週一, 07 四月 2014 15:50

如果迴歸分析的

自變項的個數很多,就要用調整後的判定係數代替原始的判定係數,因為自變項愈多,R2 會變大,調整以避免膨脹殘差分析

 
何謂t化殘差,studentized deleted residuals
SPSS分析
週一, 07 四月 2014 15:46

t化殘差用於校準曲線中異常點的判別  迴歸分析中使用

t化去點殘差(studentized deleted residuals)辨認反應變數上的離群點,可依 Bonferroni 檢定判別 t化去點殘差絕對值最大的個案是否為離群點。

 
殘差分析(引用)
SPSS分析
週一, 07 四月 2014 15:36

Residual Analysis

余民寧

2000年12月

教育大辭書

名詞解釋: 殘差分析是指迴歸分析中,針對預測誤差(或稱作估計誤差)所進行的分析而言。殘差是指依變項的觀察值與預測值之間的差距,可以下列的數學公式來表示: 其中, 表示第i個人的依變項的預測值,可以表示成p個迴歸係數估計值 與p個相對應的自變項值(即X1,X2,……,Xp)之相乘積,再加上截距 ,所構成的一種線性組合(linear composite)值;Yi表示第i個人的依變項的觀察值;ei表示第i個人的依變項觀察值的殘差。   我們可以拿殘差值當橫軸,而以下列三種數值當縱軸,畫出各種殘差分布圖(residual plot):(1)迴歸模式中的每個自變項觀察值;(2)依變項的預測值,即 ;(3)觀察值的時間順序(time order)。   上述三種殘差分布圖中,如果呈現扇形狀(即隨著橫軸值愈大,縱軸值愈分散)或隧道狀(即隨著橫軸值愈大,縱軸值愈密集在一起),則表示「相同的變異數」假定被違反;如果圖形呈現循環狀(如sin或cos的曲線分布狀)或隨著時間順序呈現某種規則分布時,則表示「獨立性」假定被違反;如果圖形呈現一種隨機和水平分布的狀態時,則表示迴歸分析的三種基本假定(即等分散性、獨立性、常態性)大致可以獲得滿足;如果圖形的分布形狀(如以次數分配圖表示時),不呈現常態分配的形狀時,則表示「常態性」假定已被違反。透過上述這些殘差分布圖,軌可以目測方式,判斷迴歸分析的三種基本假定是已被違反,以決定是否要採取何種補救或矯正的措施,降低預測的誤差。   這種利用殘差值所提供的訊息,來協助研究者篩選或診斷資料結構好壞的作法,便是「殘差分析」。

引用自http://terms.naer.edu.tw/detail/1311349/2國家教育研究院 教育大辭書  如侵犯版權 請務必通知 立刻拿下

 
迴歸分析的基本統計假設
SPSS分析
週一, 31 三月 2014 16:40

迴歸分析的基本統計假設

 常態性(normality) 

若是資料呈現常態分配 (normal distribution),則誤差項也會呈現同樣的分

配,當樣本數夠大時,檢查的方式是使用簡單的 Histogram (直方圖),若是

樣本數較小時,檢查的方式是使用 normal probability plot (常態機率圖)。 

™ 誤差項的獨立性 

自變數的誤差項,相互之間應該是獨立的,也就是誤差項與誤差項之間没有

相互關係,否則,在估計迴歸參數時,會降低統計的檢定力,我們可以藉由

殘差(Residuals)的圖形分析來檢查,尤其是與時間序列和事件相關的資料,

特別需要注意去處理。 

™ 誤差項的變異數相等(Homoscedasticity) 

自變數的誤差項除了需要呈現常態性分配外,其變量數也需要相等,變量數

的不相等(heteroscedasticity)會導致自變數無法有效的估計應變數,例如:殘

差分佈分析時,所呈現的三角形分佈和鑽石分佈,在 spss 軟體中,我們可以

使用 Levene test,來測試變異數的一致性,當變異數的不相等發生時,我們

可以透過轉換(transform)成變異數的相等後,再進行迴歸分析。 

 

 

 
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