Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Множественная линейная регрессия
|
|
- множество признаков-факторов.
Analyze ---> Regression ---> Linear
Depend
Independent(s)
Несколько независимых переменных.
Можно использовать Enter (по умолчанию) – включение всех переменных в модель одновременно.
Можно использовать пошаговый метод Stepwise – в модель пошагово включаются новые причины, оговоренные в условии.
y = b0 +b1x1 + b2x2 + … + bixi
Регрессионное уравнение традиционно строится для количественных уравнений, однако, в последнее время в регрессионную модель стали включать номинальные переменные в виде дихотомии.
Если дихотомическая переменная используется в качестве зависимой переменной у, уравнение регрессии будет предсказывать вероятность события, закодированного значением 1. Если дихотомическая переменная является независимой переменной х, коэффициент регрессии показывает, насколько изменится среднее значение у при изменении значения х с 0 на 1.
Метод Enter
Построить линейное уравнение регрессии, где у – здоровье зубов (1 – полностью здоров, 4 – полностью не здоров), независимая переменная: 1) возраст; 2) количество смен зубных щёток за год; 3) сколько раз в день чистят зубы.
1. Определить, существует ли корреляционная связь между зависимой переменной и независимыми. Так как Sig. = 0 для всех, связь присутствует.
2. Анализ наличия связи между зависимыми переменными – мультикол(л)инеарностью
Результаты: R Square,338; Adjusted R Square,336
| Model | Unstandartdized Coefficients | Standartdized Coefficients | t | Sig. | |
| B | Std. Error | Beta | |||
| (Constant) Возраст Кол-во смен зубных щёток за год Сколько раз в день чистят зубы? | 2,461 ,032 -,050 -,528 | ,107 ,002 ,008 ,049 | ,439 -,153 -,282 | 22,975 18,066 -5,895 -10,847 | ,000 ,000 ,000 ,000 |
y = 2,461 + 0,032(возраст) – 0,05(щётки) – 0,528(чистки зубов).
При увеличении возраста на 1 год оценка здоровья зубов ухудшается на 0,032 балла. При увеличении смен зубных щёток за год на 1 здоровье зубов улучшается на 0,05 балла. При увеличении количества чисток зубов в день на 1 здоровье зубов улучшается на 0,528 балла.
По исходному уравнению регрессии можем проинтерпретировать коэффициенты, но не можем определить, какой фактор влияет больше, а какой меньше на изменчивость зависимой переменной. Поэтому вычисляются стандартизованные коэффициенты. Для них:
у = 0,439(возраст) – 0,153(щётки) – 0,252(чистки).
Из всех исходных факторов большее влияние на здоровье зубов оказывает возраст человека.
Date: 2015-07-27; view: 487; Нарушение авторских прав