<<
>>

6.1.7. Команда построения линейной модели регрессии

В меню это команда Linear Regression. В диалоговом окне команды:

Назначаются независимые и зависимая переменные;

Назначается метод отбора переменных. Stepwise - пошаговое включение/удаление переменных.

Forward - пошаговое включение переменных. Backward - пошаговое исключение переменных. При пошаговом алгоритме назначаются значимости включения и исключения переменных (Optios). Enter - принудительное включение.

Имеется возможность отбора данных, на которых будет оценена модель (Selection). Для остальных данных могут быть оценены значения функции регрессии, их стандартные отклонения и др.

Имеется возможность назначения вывода статистик (Statistics) - доверительные коэффициенты коэффициентов регрессии, их ковариационная матрица, статистика Дарбина - Уотсона (для проверки независимости остатков) и пр.

Задаются графики рассеяния остатков, их гистограммы (Plots);

Назначается сохранение переменных (Save), порождаемых регрессией;

Если используется пошаговая регрессия, назначаются пороговые значимости для включения (PIN) и исключения (POUT) переменных (Options);

Если обнаружена гетероскедастичность, назначается и весовая переменная.

<< | >>
Источник: Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С.. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS. 2002

Еще по теме 6.1.7. Команда построения линейной модели регрессии:

  1. 2.4. Построение линейной регрессионной модели
  2. 7.2. Построение экономико- математических моделей задач линейного программирования
  3. Линейная регрессия.
  4. Линейная регрессия
  5. Составление уравнения линейной регрессии
  6. Модель регрессии.
  7. Глава 7. Построение эффективных групп и команд.
  8. История как регресс (традиционалистская модель)
  9. Общая модель команды.
  10. Линейные модели оптимизации в управлении
  11. 6.1.8. Пример построения модели
  12. От линейной модели к круговой
  13. 6.1. Классическая линейная модель регрессионного анализа
  14. Линейная модель
  15. § 54. Построение эмпирической линейной функции методом наименьших квадратов
  16. Построение внутренних моделей объекта автоматизации
  17. 4. Модель линейного программирования
  18. 1.4. Методы приближенного агрегирования линейных моделей
  19. 6.1.4. Пошаговая процедура построения модели
  20. Построение экономической модели.