spss回归分析得到的stata 标准化回归系数系数和非stata 标准化回归系数系数一样，是不是说明数据有

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-03-17 23:12 标签： spss非标准化系数
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8.1 回归分析概述8.2 线性回归分析8.3 曲线估计8.4 二元Logistic回归分析
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SPSS回归分析
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是武汉谦瑞数据分析公司的首席数据分析师，如果有数据分析服务的需要请关注我们的网站：
回归分析讲义
回归分析的目的在于建立自变量和因变量之间的数量关系，
研究内容包括：1、探索和确定变量之间的相关关系和相关程度
&&&&&&&&&&&&&&2、建立回归模型，检验变量之间的相关程度
&&&&&&&&&&&&&&3、用回归模型进行估计和预测
分类：线性回归（直线、曲线），非线性回归；一元回归、多元回归
1&一元线性回归方程
一元线性回归方程的形式：&&&&&&&
1.1&经典线性回归方程的假设前提
1、线性回归模型，回归模型对参数而言是线性的。即&&
2、在重复抽样中X是固定的。即X是非随机的，Y是随机的。
3、干扰项E（）=0，即干扰项的均值为0.
4、同方差假设，即所有的方差都相同，或者说相同的散布或相等的方差，也说明它与自变量、因变量之间相互独立&
5、独立性假设，各个之间相互独立，也就是说满足COV（）=0，i与j不相等，即无序列相关或自相关性。
6、与的协方差为0.
7、观测次数n必须大于待估计的参数的个数。
8、X值需要有变异性。即在一个给定的样本中，X值不可以全部相同。
9、没有完全的多重共线性，也就是说，解释变量之间没有完全的线性关系。
如果违反以上假设
违反假设1，如果误差项不服从正态分布，说明普通线性模型无法拟合二者的关系，需要考虑其它类型的模型。
违反假设3，随机误差项方差不相同，即异方差，
违反假设4，随机误差之间不独立，也就是存在自相关。
1.2系数估计
最小二乘法：观察值yi与回归直线的偏离程度，令偏离距离最小，得到相应的系数值。&
1.3&回归方程的检验
已知回归方程形式为：&
如果此时=0，那么，Y与X之间不存在线性相关关系，所以我们需要检验它是否为0.
举例说明：
汽车销售数据为例，执行：分析——回归——线性
变量设置：将销售量选入因变量，其它变量选入自变量，价格变量指定为个案标签，方法选择逐步。
统计量设置：选入估计，协方差矩阵，共线性诊断，模型拟合度
图形设置：
Dependent&zpred&&zresid&&dresid&&adjpred&&sresid&&sdresid&
直方图：输出&关于标准化残差的直方图，带有标准正态曲线
正态概率图：输出PP图，检验残差的正态性
结果分析：
1、变量筛选过程：输入或移去的变量，给出了逐步回归过程中变量的引入与剔除过程。
2、模型摘要信息：R方为0.430，拟合了原数据的43%
3、方差分析表，最后一列表示，当回归方程包含不同的自变量时，其显著性概率值小于0.01，所以可以显著地拒绝总体回归系数为0的假设。
4、回归系数的估计，除常数项外，其它变量的SIG值均小于0.05，可见，常数项没有通过显著性检验。而系数表最右一列，两个自变量的VIF值都小于5，所以自变量之间没有出现共线。回归方程为：
Y=-0.055X1+0.061X2
5、关于残差的直方图，可见残差基本符合正态分布，但在左侧也存在两个非常大的负偏差。
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