发布时间:2021-04-28 19: 56: 55
当样本无法使用传统的最小二乘法进行回归分析时,我们可以考虑使用SPSS加权回归分析,这类分析方法用到的是加权最小二乘法的原理。
接下来我们将通过一个案例来讲述SPSS的加权回归分析该如何使用。
一、加权回归
加权回归功能在SPSS的“分析”——“回归”菜单下的“权重估算”内。
这类分析方法有一定的应用范围:变量类型都是数字型变量,分类变量应该进行编码处理,加权变量应该是与自变量有关的数字型变量,自变量和因变量的数值分布应当都是正态分布,观测值相互独立。
二、案例实操
1.数据样本
这是一份商业街某些项目参数的部分样本,使用加权回归可以根据商业街的面积、种类、建筑师资历对其建造成本进行拟合。
2.线性检验
文章开头有提到,当一般的最小二乘法无法使用时可考虑加权回归,所以在进行加权回归前应当先对数据及方差进行诊断,如果方差满足最小二乘法的假设前提,最好还是使用线性回归方法进行分析。
使用线性回归建立来检查数据方差。
在“分析”——“回归”——“线性回归”中打开线性回归窗口。
将成本设置为因变量,其余三个变量设置为自变量。
进入“图”对话框,进入上图所示的x和y变量设置。
在输出结果中查看分析出来的散点图,可以发现数据的残差在增大,即因变量的变异性在不断增大,使用最小二乘法进行线性回归不是最佳的分析方案,所以可以考虑使用加权回归分析。
3.变量设置
因变量设置为建筑成本,其余三个变量均为自变量,权重变量设置为面积。
幂的范围设置为0到4,步长设置为0.5。
勾选“在等式中包含常亮”。
4.选项设置
勾选“将最佳权重保存为新变量”,会在保存权重为变量后显示新的序号。
显示ANOVA和估计,设置为“对于最佳幂”,这样不会显示每个幂的方差和估计值,只会显示最佳的方差和估计值。
5.完成分析
完成设置后,点击确定,可在日志窗口查看分析结果。从统计分析得出的各个表格中,可以看到模型拟合的具体信息和效果。
本例中拟合效果还是较为可观的,数据样本得到了合理充分的拟合分析,上图所示表格显示的就是四个变量之间的加权回归关系方差。
三、小结
加权回归的操作方法基本就是这么多了,我们可以将其概括为两个主要步骤:数据检验和回归分析,用户需要先确定该数据无法使用最小二乘法进行线性回归分析,然后再着手考虑加权回归分析。
希望今天的分享可以对大家有所帮助!更多内容请进入IBM SPSS Statistics中文网站查看。
作者:参商
展开阅读全文
︾
读者也喜欢这些内容:
spss回归分析如何操作 spss回归分析的基本步骤
通过回归分析,可以了解变量间是否存在相互依赖的定量关系。根据方程类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归。根据变量的数目多少,回归分析可以分为一元回归分析和多元回归分析。本文以最简单的一元线性回归分析为例向大家介绍SPSS回归分析如何操作,SPSS回归分析的基本步骤。...
阅读全文 >
spss分类汇总的目的 spss分类汇总百分比怎么做
随时信息化的额不断深入大量的数据进入到我们的生活与工作中,这些数据蕴含着重要的信息和价值,可以帮助我们更好地理解和把握各种现象和问题。然而,这些海量的数据如果不经过整理和分析,很难从中获得有用的信息。SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)作为一款专业的统计分析软件,为用户提供了强大的数据处理和分析工具,我们将深入解析“SPSS分类汇总的目的”以及“SPSS分类汇总百分比怎么做”,同时,也将提供一些额外的扩充内容,以帮助您全面了解SPSS分类汇总的功能。...
阅读全文 >
spss计算变量怎么用 spss计算变量求和
使用SPSS进行统计分析时,常常需要对变量进行转换,以满足进行统计分析的要求。如某些数据可能不服从正态分布,不能进行某些统计分析,可以对这些数据取对数,使之符合正态分布。站在变量管理的角度,可以将这些数据定义为一个变量,使用SPSS的计算变量功能完成对数计算。关于SPSS计算变量怎么用,SPSS计算变量求和如何操作的内容,本文借助实例,向大家作简单介绍。...
阅读全文 >
spss因素分析怎么做 spss因素分析结果怎么看
因素分析是一种常用的统计方法,用于从多个相关变量中提取共同的潜在因素。SPSS软件为用户提供了强大的因素分析功能,可以轻松完成因素分析的各个步骤。本文将详细介绍spss因素分析怎么做和spss因素分析结果怎么看,帮助您更高效地进行因素分析。...
阅读全文 >