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SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法
2018-01-24
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SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法

殘差分析包括以下內容：

①殘差是否服從均值為零的正態分布；

②殘差是否為等方差的正態分布；

③殘差序列是否獨立；

④借助殘差探測樣本中的異常值。

其中，判斷殘差的分布可以在SPSS中通過繪制“標準化殘差直方圖”做到，而殘差序列的獨立性要通過DW檢驗做到，具體操作如下：

分析——回歸——線性——點開“統計量”選項卡——在“殘差”中勾選Durbin-Watson——繼續——點開“繪制”選項卡——Y選擇DEPENDENT——X選擇*ZRESID——勾選“直方圖”和“正態概率圖”，然后確定，運行多元線性回歸。

網友對DW檢驗的介紹：

?Durbin-Watson統計量（取值：0~4 ）
–檢定回歸模型中殘差獨立的假設
–如果相鄰殘差項間是相關，則其總差異必小或大
?若殘差項間是正相關，則其差異必小
?若殘差項間是負相關，則其差異必大
–當DW值愈接近2時，殘差項間愈無相關
–當DW值愈接近0時，殘差項間正相關愈強
–當DW值愈接近4時，殘差項間負相關愈強

下圖是我做的DW統計量結果：

在“繪制”那個窗口中，除了因變量，其他代表的含義如下：

“DEPENDNT”：因變量
“ZPRED”：標準化預測值
“ZRESID”：標準化殘差
“DRESID”：刪除殘差
“ADJPRED”：調節預測值
“SRESID”：學生化殘差
“SDRESID”：學生化刪除殘差

我實驗中標準化殘差的直方圖和P-P圖如下所示：

就先簡單總結這么多


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