Нелинейная регрессия

1 2 3 4 5 6 7

Analyze – Regression –

Nelinear – нелинейная (множественная и двумерная) регрессия

В Model expression (модельное выражение)записывается формула (с помощью шкалы).

В Parametrs записываем начальные значения параметров.

Save (копируется в данные)

Predicted Value - предсказанные значения Unsand (нестандартизированные)

И Residuals - ошибки.

Выходные данные:

результаты итераций.
статистика по регрессии –R²
конечные значения параметров с ошибкой и доверительным интервалом.
корреляционная матрица оценок. (высокие значения указывают на слишком большое количество параметров.

Другие виды регрессии:

1. Binary logistic -бинарная логистическая регрессия . Р – вероятность.

Исследуется зависимость дихотомных переменных от независимых переменных, имеющих любой вид шкалы.

Результаты:

1. Model summary (сводная таблица модели). R²показывает долю объясненной вариации.

2. Классификационная таблица показывает процент верных ответов по модели.

3. переменные в уравнении. Задают вероятность дихотомной переменной при заданном значении x.

2. Multinominal Logistic – множественная логистическая регрессия (зависимая переменная имеет более 2 возможных значений и независимые – имеют порядковую шкалу).

3. Ordinal – порядковая регрессия – зависимая порядковая, а независимые разные)

4. Curve Estimation – оценивание с помощью кривых (временные ряды).

5. Weight estimation – весовая оценка (наблюдения с большей дисперсией оказывают меньшее влияние).

Statistica:

Statistics –Multiple regression – множественная регрессия

Задания:

Для стран США и Германия определить во всех трех программах

Двумерную линейную регрессию между ВВП и импортом. Сделать выводы.
Для двумерной модели выбрать лучшую среди предложенных (табл. 1) и написать ее уравнение.
Множественную линейную регрессию, используя все возможные методы, – с выбором всех переменных и с последовательным увеличением и уменьшением числа переменных.

Только в SPSS:

Нелинейную регрессию в SPSS между ВВП, импортом и ИПЦ вида

выбрав начальное значение параметра а = 0, b = 1 и c = 1. Написать уравнение, определить R².

Построить бинарную логистическую регрессию, зависимости наличие болезни (болен – 1, здоров – 0) от результатов анализов (У1- типизация клеток, У2 – тест LAI):

Наличие болезни