多元线性回归实例分析

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1、SPSS-回归-多元线性回归模型案例解析！(一）多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理 差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程 为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的 x1, x2, xp 分别代表“自变量”Xp 截止，代表有 P 个自变量，如果有“N 组样本， 那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示：那么，多元线性回归方程矩阵形式为：其中： 代表随机误差， 其中随机误差分为：可解释的误差 和 不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样）1：服成正太分布，即指：随

2、机误差必须是服成正太分别的随机变量。2：无偏性假设，即指：期望值为 0 3：同共方差性假设，即指，所有的 随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。今天跟大家一起讨论一下，SPSS-多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据 为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系， 建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：点击“分析”回归线性进入如下图所示的界面：将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内， 将“车长，车宽，耗油率，车净重等 10 个自变 量 拖入自变量框内，如上图所示，在“方法”旁边，选择“逐步”，

3、当然，你也可以选择其它 的方式，如果你选择“进入”默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果： （所有的自变量，都会强行进入）如果你选择“逐步”这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的“F 统计 量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡 献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴 跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概 率值必须小于 0.05，当概率值大于等于 0.1 时将会被剔除）“选择变量(E)“ 框内，我并没有输入数据，如果你需要对某个“自变量”进行条件筛选，可以 将那个自变量，移入“选择变量框”内，有一个前提就是：该变量从

4、未在另一个目标列表中 出现！，再点击“规则”设定相应的“筛选条件”即可，如下图所示：点击“统计量”弹出如下所示的框，如下所示：在“回归系数”下面勾选“估计，在右侧勾选”模型拟合度“ 和”共线性诊断“ 两个选项，再勾 选“个案诊断”再点击“离群值”一般默认值为“3”，（设定异常值的依据，只有当残差超过 3 倍标准差的观测才会被当做异常值） 点击继续。 提示： 共线性检验，如果有两个或两个以上的自变量之间存在线性相关关系，就会产生多重共线 性现象。这时候，用最小二乘法估计的模型参数就会不稳定，回归系数的估计值很容易引 起误导或者导致错误的结论。所以，需要勾选“共线性诊断”来做判断通过容许度可以计算

5、共线性的存在与否？ 容许度 TOL=1-RI 平方 或方差膨胀因子（VIF):VIF=1/1-RI 平方，其中 RI 平方是用其他自变量预测第 I 个变量的复相关系数，显然， VIF 为 TOL 的倒数，TOL 的值越小，VIF 的值越大，自变量 XI 与其他自变量之间存在共线 性的可能性越大。 提供三种处理方法： 1：从有共线性问题的变量里删除不重要的变量 2：增加样本量或重新抽取样本。 3：采用其他方法拟合模型，如领回归法，逐步回归法，主成分分析法。 再点击“绘制”选项，如下所示：上图中： DEPENDENT( 因变量） ZPRED(标准化预测值） ZRESID(标准化残差） DRESID

6、(剔除 残差） ADJPRED(修正后预测值） SRSID(学生化残差） SDRESID(学生化剔除残差）一般我们大部分以“自变量”作为 X 轴，用“残差”作为 Y 轴， 但是，也不要忽略特殊情况， 这里我们以“ZPRED（标准化预测值）作为“x“ 轴，分别用“SDRESID（血生化剔除残差）” 和“ZRESID(标准化残差）作为 Y 轴，分别作为两组绘图变量。 再点击”保存“按钮，进入如下界面：如上图所示：勾选“距离”下面的“cook 距离”选项 （cook 距离，主要是指：把一个个案从 计算回归系数的样本中剔除时所引起的残差大小，cook 距离越大，表明该个案对回归系数 的影响也越大） 在

7、“预测区间”勾选“均值”和“单值” 点击“继续”按钮，再点击“确定按钮，得到如下所示的分 析结果：(此分析结果，采用的是“逐步法”得到的结果）SPSS回归多元线性回归结果分析（二），最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却 无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上， 结果分析如下所示： 结果分析 1：由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进 入“线性回归模型”的是“price in thou

8、sands“ 建立了模型 1，紧随其后的是“Wheelbase“ 建立了模型 2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于 0.05 时，进入“线性回归 模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等 0.1 时，从“线性模型中” 剔除结果分析： 1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型 1 和模型 2）从 R2 拟合优度来看，模 型 2 的拟合优度明显比模型 1 要好一些 （0.4220.300） 2：从“Anova“表中，可以看出“模型 2”中的“回归平方和”为 115.311，“残差平方和”为 153.072，由于总平方和=回归平方和+残差平方和，由于残差平方和(即

9、指随即误差，不可解释的误差）由于“回归平方和”跟“残差平方和”几乎接近，所有，此线性回归模型只解释 了总平方和的一半， 3：根据后面的“F 统计量”的概率值为 0.00，由于 0.000.1) 所以常数项不具备显著性，所以，我们再看后面 的“标准系数”，在标准系数一列中，可以看到“常数项”没有数值，已经被剔除 所以：标准化的回归方程为：销售量=-0.59*价格+0.356*轴距 2：再看最后一列“共线性统计量”，其中“价格”和“轴距”两个容差和“vif 都一样，而且 VIF 都为 1.012，且都小于 5，所以两个自变量之间没有出现共线性，容忍度和 膨胀因子是互为倒数关系，容忍度越小，膨胀因子

10、越大，发生共线性的可能性也越大从“共线性诊断”表中可以看出： 1：共线性诊断采用的是“特征值”的方式，特征值主要用来刻画自变量的方差，诊断自变量 间是否存在较强多重共线性的另一种方法是利用主成分分析法，基本思想是：如果自变量 间确实存在较强的相关关系，那么它们之间必然存在信息重叠，于是就可以从这些自变量 中提取出既能反应自变量信息（方差），而且有相互独立的因素（成分）来，该方法主要 从自变量间的相关系数矩阵出发，计算相关系数矩阵的特征值，得到相应的若干成分。 从上图可以看出：从自变量相关系数矩阵出发，计算得到了三个特征值（模型 2 中），最 大特征值为 2.847， 最小特征值为 0.003

11、条件索引=最大特征值/相对特征值 再进行开方 （即特征值 2 的 条件索引为 2.847/0.150 再开方=4.351） 标准化后，方差为 1，每一个特征值都能够刻画某自变量的一定比例，所有的特征值能将 刻画某自变量信息的全部，于是，我们可以得到以下结论： 1：价格在方差标准化后，第一个特征值解释了其方差的 0.02， 第二个特征值解释了 0.97，第三个特征值解释了 0.00 2：轴距在方差标准化后，第一个特征值解释了其方差的 0.00， 第二个特征值解释了 0.01，第三个特征值解释了 0.99可以看出：没有一个特征值，既能够解释“价格”又能够解释“轴距”所以“价格”和“轴距”之间 存在共线性较弱。前面的结论进一步得到了论证。（残差统计量的表中数值怎么来的，这 个计算过程，我就不写了）从上图可以得知：大部分自变量的残差都符合正太分布，只有一，两处地方稍有偏离，如 图上的（-5 到-3 区域的）处理偏离状态