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多重線性回歸分析例:由于改革開放政策,深圳特區中外來人口大幅度增加為了考察特區中外來人口對本地經濟發展的貢獻,深圳特區統計局收集了所屬的寶安縣在1987年末18個鎮的人口與工農業總產值數據(見數據文件reg,sav)。此處農業總產值當作因變量(W),而把外地及本地人口數當作兩個自變量(Z1,z2)。(有關統計方法的原理及計算參見孫尚拱,《醫學多變量統計與統計軟件》,北京醫科大學出版社,2000)數據文件reg.sav②日當叫回約1473368E041713007(一)多重回歸分析的任務1如何估計自變量與因變量之間的相互關系?(估計回歸方程)2哪些自變量對因變量有影響?(影響因素分析)3哪一個自變量對因變量的影響更重要?(自變量的相對重要性分析)4.如何用自變量預測因變量?(預測分析)(二)多重回歸分析的適用條件1.自變量與因變量之間存在線性關系2殘差的正態性3殘差的等方差性4.易除強影響點(突出點,outliers)5.自變量之間不應存在共線性6獨立性殘差:實際測量值和預測值之間的差異關于獨立性:所有的觀測值是相互獨立的。如果受試對象僅被隨機觀測一次,那么一般都會滿足獨立性的假定。但是出現下列情況時,觀測值不是相互獨立的:時間序列重復測量(某種藥物使用后1個月兩個月三個月的療效)等情況SPSS軟件在“LinearRegression:Statistics"對話框中,提供了Durbin-Watson統計量d,以檢驗自相關系數是否為0。當d值接近于2,則殘差之間是

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