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(整理)回归分析法概念及原理
1.确定回归模型：由于我们研究的是一元线性回归，因此其回归模型可表示为： ；
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逐步回归分析法
a(1996~2011年)的历史气象及稻飞虱发生程度资料,用DPS逐步回归分析法研究稻飞虱年发生程度与气象因子的关系,构建稻飞虱年发生程度的预测模型,用所建 . 详情>> 广西植保...
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线性回归预测法
所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。回归分析 是对客观事物数量依存关系的分析是 数理统计 中的一个常用的方法．...
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逐步回归法的基本步骤
逐步回归法的好处是将统计上不显著的解释变量剔除，最后保留在模型中的解释变量之间多重共线性不明显，而且对被解释变量有较好的解释贡献。但是应特别注意，逐步回归法可能因为删除了重要的相关变量而导致设定偏误。二、逐步型选元法逐...
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回归分析有哪些基本的步骤
回归分析的简介 ①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。 ②对这些关系式的可信程度进行检验。 ③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
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线性回归分析法
回归分析法的基本步骤如下： （1） 搜集数据。 根据研究课题的要求，系统搜集研究对象有关特征量的大量历史数据。由于 回归分析是建立在大量的数据基础之上的定量分析方法，历史数据的数量及其准 确性都直接影响到回归分析的结果。 （2） 设定回归方程。 以大量的历史数据为基础，分析其间的关系，根据自变量与因变量之间所表 现出来的规律，选择适当的数学模型，设定回归方程。设定回归方程是回归分析 法的关键，选择最优模型进行回归方程的设定是运用回归分析
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回归模型的优点和缺点
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往...
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SPSS回归分析
《SPSS回归分析》是2015年4月电子工业出版社出版的图书，作者是【德】Christian FG Schendera。
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统计咨询：为什么我不建议随便用逐步回归法构建回归模型？
先说我的建议 （1）如果你构建预测模型，逐步回归法可以用。 （ 2）如果你只是是探讨影响因素，尽量不要用逐步回归法。你觉得自变量太多，那么在单因素分析时候就限制（P值较小者纳入多因素回归），而不是逐步回归法控制。 下文说理由： 现在很多人知道，回归分析要么用来探讨影响因素，要么可以用来构建预测模型。但是构建预测模型的文章毕竟少数，绝大多数只是为了探讨影响因素。
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