逐步回归分析概要ppt课件.ppt
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1、经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用4.6 逐步回归分析逐步回归分析4.6.1最优选择的标准最优选择的标准 最优回归方程的含义:(1)方程中包含所有对因变量影响显著的变量;(2)方程中所包含的自变量要尽可能地少。设n为观测样本数,为所有自变量构成的集合,为X的子集。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用(1)均方误差)均方误差s2最小最小达到最小(2)预测均方误差最小)预测均方误差最小达到最小(3)统计统计量最
2、小准量最小准则则达到最小 经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用(4)AIC或或BIC准则准则或 达到最小(5)修正)修正准准则则达到最大 经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用4.6.2 选择最优回归子集的方法选择最优回归子集的方法(1)选择最优子集的简便方法:逐步筛选法(STEPWISE)向前引入法或 前进法(FORWARD)向后剔除法或后退法(BACKWARD)(2)计算量最大的全子集法:R2选择法(RSQ
3、UARE)Cp选择法(CP)修正R2选择法(ADJRSQ)。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用最小R2增量法(MINR)最大R2增量法(MAXR)(3)计算量适中的选择法:4.6.3逐步回归的基本思想与步骤逐步回归的基本思想与步骤基本思想:逐个引入自变量,每次引入对y影响最显著的自变量,并对方程中的老变量逐个进行检验,把变得不显著的变量逐个从方程中剔除,最终的回归方程中既不漏掉对y影响显著的变量,又不包含对y影响不显著的变量。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损
4、失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用4.6.3.1前进法(前进法(FORWARD)原理:原理:事先给定挑选自变量进入方程的显著性水平,按自变量对因变量y的贡献由大到小依次挑选自变量进入方程,直到方程外没有显著的自变量可引入为止。该方法的特点是:自变量一旦被选入,就永远保留在模型中。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用图图4.1 逐步回归的基本步骤逐步回归的基本步骤经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受
5、服务的费用uu步骤步骤uu(1)将全部)将全部m个自变量,分别与因变量个自变量,分别与因变量y建立建立 一元回归方程;一元回归方程;uu(2)分别计算这)分别计算这m个一元回归方程中回归系数个一元回归方程中回归系数 的检验统计量的检验统计量F,记为:,记为:,取最大值取最大值 ,若若 ,停止筛选;,停止筛选;若若 ,选入,选入 ,不,不 妨设妨设 是是 ,进入步骤(,进入步骤(3););经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用uu(3)分别将自变量组 ,uu 与因变量y建立二元回归方程,计算回归方程中x2
6、,x3,xm的回归系数检验统计uu量F,记为:,取其最大值uu ,若uu则停止筛选,y与 x1之间的回归方程就是最优的回归方程;若 ,选进xk2,不妨设xk2是 x2,进入步骤(4)。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用uu(4)对已经选入模型的变量,x1,x2,如同前 面的方法做下去,直到所有未被选入模型 的自变量的F值都小于相应的临界值为止,这时的回归方程就是最优回归方程。前进法的一般步骤:前进法的一般步骤:假设已进行了假设已进行了l步筛选,并选入自变量步筛选,并选入自变量x1,x2,xl,现进行
7、第,现进行第l+1步筛选:步筛选:分别将自变量组 ,与y建立l+1元回归方程;回归 经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用uu方程中 的回归系数检验统计量记uu为:,记uu若 ,停止筛选,上一步得到的回归方程,即为最优的回归方程;uu若 ,将 选进模型,进行下一步筛选。uu前进法的缺点:不能反映自变量选进模型后的变化情况。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用4.6.3.2 后退法(后退法(BACKWARD)原理
8、:原理:事先给定从方程中剔除自变量的显著性水平,开始全部自变量都在模型中,然后按自变量对y的贡献由小到大依次剔除,直至方程中没有不显著的变量可剔除为止。该方法的特点是:自变量一旦被剔除,就不再进入模型,经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用uu(1)建立全部自变量x1,x2,xm对因变量y的回归方程,对方程中m个自变量的回归系数b1,b2,bm进行F检验,相应的F值记uu为:,取最小值uu若 ,没有自变量可剔除,此时的回归方程就是最优的回归方程;uu若 ,剔除xk1,不妨设xk1uu是xm,进入步骤(2
9、)。经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用uu(2)建立x1,x2,xm-1与因变量y的回归方程,对方程中自变量的回归系数进行F检验,uu相应的F值记为:,取最小值uu ,若uu则无自变量可剔除,此时的回归方程即最优的回uu归方程;若 ,将xk2 从模型中剔除,不妨设xk2就是xm-1,进入步骤(3);经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失,增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用uu(3)重复前面的做法,直至回归方程中各变量回归系数的F值均大于临界值,
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