1樓:匿名使用者
正常相關係數是隻考慮兩個變數之間的關係
迴歸係數是考慮多個變數後某個自變數對因變數的影響係數
相關係數為負,為什麼迴歸係數為正
2樓:angela韓雪倩
這種情況是可以出現的,在相關性分析時,看到的是兩個變數之間的關係,其他變數的影響是不被考慮的;但是,進行逐步迴歸分析時,如果入選的變數不止一個,那麼入選變數之間可以產生影響,這種影響甚至可以改變一些原來不算強的相關性的方向。這表明資料存在偏相關、部分相關或偽相關等情況。
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向,但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。
相關係數是按積差方法計算,同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎,通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度;著重研究線性的單相關係數。
3樓:利茂連天韻
相關係數的定義:度量兩個隨機變數間關聯程度的量。相關係數的取值範圍為(-1,+1)。當相關係數小於0時,稱為負相關;大於0時,稱為正相關;等於0時,稱為零相關。所以要先假設檢驗
線性迴歸方程中相關係數是什麼意思
4樓:喵喵喵
將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數(相關係數的平方稱為判定係數);將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數;將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等。
相關係數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標,是研究變數之間線性相關程度的量,一般用字母 r 表示。由於研究物件的不同,相關係數有多種定義方式,較為常用的是皮爾遜相關係數。
擴充套件資料
樣本的簡單相關係數一般用r表示,計算公式為:
其中n 為樣本量,xi和x分別為兩個變數的觀測值和均值。r描述的是兩個變數間線性相關強弱的程度。r的取值在-1與+1之間,若r>0,表明兩個變數是正相關,即一個變數的值越大,另一個變數的值也會越大;若r<0,表明兩個變數是負相關,即一個變數的值越大另一個變數的值反而會越小。
r 的絕對值越大表明相關性越強,要注意的是這裡並不存在因果關係。若r=0,表明兩個變數間不是線性相關,但有可能是其他方式的相關。
利用樣本相關係數推斷總體中兩個變數是否相關,可以用t 統計量對總體相關係數為0的原假設進行檢驗。若t 檢驗顯著,則拒絕原假設,即兩個變數是線性相關的;若t 檢驗不顯著,則不能拒絕原假設,即兩個變數不是線性相關的。
5樓:不雨亦瀟瀟
迴歸係數越大表示x 對y 影響越大,正迴歸係數表示y 隨x 增大而增大,負迴歸係數表示y 隨x 增大而減小.
迴歸方程式^y=bx+a中之斜率b,稱為迴歸係數,表x每變動1單位,平均而言,y將變動b單位.
一元線性迴歸分析中,相關係數為1,就沒什麼意義了相關係數是變數之間相關程度的指標.樣本相關係數用r表示,總體相關係數用ρ表示,相關係數的取值範圍為[-1,1].|r|值越大,誤差q越小,變數之間的線性相關程度越高;|r|值越接近0,q越大,變數之間的線性相關程度越低.
spss進行線性迴歸分析時,相關係數都符合,但是顯著性不符合,如何調整
6樓:匿名使用者
線性迴歸時候,相關係數只是表明了各個係數之間的相關程度。但是自變數對因變數不顯著的話,可能存在多重共線性、資料存在異常值、異方差的問題。
1、自變數存在共線性問題
在進行線性迴歸分析時,很容易出現自變數共線性問題,通常情況下vif值大於10說明嚴重共線,vif大於5則說明有共線性問題。當出現共線性問題時,可能導致迴歸係數的符號與實際情況完全相反,本應該顯著的自變數不顯著,本不顯著的自變數卻呈現出顯著性。
解決方法:手動移除出共線性的自變數,先做下相關分析,如果發現某兩個自變數x(解釋變數)的相關係數值大於0.7,則移除掉一個自變數(解釋變數),然後再做迴歸分析。
逐步迴歸法,讓軟體自動進行自變數的選擇剔除,逐步迴歸會將共線性的自變數自動剔除出去。
2、資料存在異常值,如果資料中存在極端異常值,會導致資料偏移對分析結果產生嚴重影響。如果迴歸分析出現各類異常,可通過比如描述分析、箱線圖、散點圖等方法,找出並處理掉異常值後再做分析。
解決方法:檢視資料中是否有異常值,可通過箱線圖、散點圖檢視,剔除異常值可通過spssau「異常值」功能進行剔除。
3、異方差,如果模型存在明顯的異方差性,會影響迴歸係數的顯著情況,得到的迴歸模型是低效並且不穩定的。
解決方法:儲存殘差項,將殘差項分別與模型的自變數x或者因變數y,作散點圖,檢視散點是否有明顯的規律性。如果有明顯的異方差性,建議重新構建模型,比如對y取對數後再次構建模型等。
如果排除了這些原因還是不顯著,那麼基本說明該變數對被解釋變數無顯著影響。
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在做實證就是做迴歸等等方法的時候,一般就看中三點,一是相關係數,看因變數和自變數是否相關。二是擬合優度(r平方),看回歸方程擬合的好不好,一般0.8以上就算擬合的比較好了。
三是自變數的係數對於因變數是否顯著啦,p值小於0.05就說明自變數對於因變數是顯著的。如果自變數的p值都比0.
05大,那就說明自變數對於因變數是不顯著的,這個自變數就沒什麼意義,所以如果變數比較多的情況下,還是做一下逐步迴歸。
如果變數比較少,做逐步迴歸就會導致最後有可能只剩下一個變數。逐步迴歸就是一個模型優化的過程,更加能解釋自變數和因變數之間的關係,一般迴歸之後效果不好都要逐步迴歸來優化線性模型的。
7樓:匿名使用者
你是想調整資料呢還是想調整什麼呢?
線性迴歸時候,相關係數只是表明了各個係數之間的相關程度。但是自變數對因變數不顯著的話,只能說明自變數多因變數影響不大,可以考慮換其他的跟因變數關係更加大的變數。或者在自變數多的情況下,用逐步迴歸的方法,提取出與因變數相關最大的自變數。
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