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spss做多重线性回归需要满足的条件及检验方法

spss做多重线性回归需要满足的条件及检验方法

的有关信息介绍如下:

spss做多重线性回归需要满足的条件及检验方法

spss 多重线性回归需要变量满足一些条件,否则不可以用线性回归。为了大家方便的对变量进行检验,我这里列出了需要检验的参数和如何检验的方法:

线性趋势:自变量与因变量之间呈线性关系,而不是非线性关系。如果是非线性,则不能采用线性回归来分析。可以通过散点图来加以判断是不是满足此要求。下面是操作的方法:

独立性:因变量Y取值相互独立,即残差间相互独立,不存在自相关,否则应当采用自回归模型来分析。Y取值相互独立用的是残差间相互独立的检验方法,如图所示,我们使用线性回归过程中的DW检验,DW值

•正态性:就自变量的任何一个线性组合,应变量y均服从正态分布,即要求残差ei服从正态分布,检验的方法是绘制标准化残差的直方图、茎叶图、正态概率分布图(PP图),如图所示勾选下面两个选项就是残差的直方图和pp图

残差方差齐性:标准化残差的大小不随变量取值的改变而改变——残差图

,如图所示,勾选此选项就是绘制Y的估计和残差之间的散点图

•样本量:根据经验,记录数应当在希望分析的自变量数的20倍以上为宜。

多重共线性:自变量之间不存在多重共线性,检验多重共线性需要在做回归分析的时候勾选一个选项,如图所示