逐步回歸用什么軟件，關(guān)于spss相關(guān)分析和逐步回歸分析之間的一些疑問(wèn)

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-02-02 05:44:19 編輯：金融知識(shí) 手機(jī)版

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1，關(guān)于spss相關(guān)分析和逐步回歸分析之間的一些疑問(wèn)
2，stata簡(jiǎn)單回歸FamaMacBeth逐步回歸用什么軟件實(shí)現(xiàn)
3，如何使用SPSS進(jìn)行逐步回歸分析
4，matlab逐步回歸問(wèn)題
5，什么SAS的回歸分析程序

1，關(guān)于spss相關(guān)分析和逐步回歸分析之間的一些疑問(wèn)

實(shí)際上，你只需將因變量與5個(gè)自變量進(jìn)行回歸分析，選用逐步回歸，系統(tǒng)將自動(dòng)選擇相關(guān)性強(qiáng)的自變量進(jìn)入回歸方程。

關(guān)于spss相關(guān)分析和逐步回歸分析之間的一些疑問(wèn)

2，stata簡(jiǎn)單回歸FamaMacBeth逐步回歸用什么軟件實(shí)現(xiàn)

好像現(xiàn)在文獻(xiàn)里提到Fama-MacBeth回歸通常指的是：以各個(gè)橫截面的數(shù)據(jù)估計(jì)出一組回歸，然后利用這些回歸的系數(shù)再計(jì)算出t值，從而解決Cross-sectional corrleation of resiudals對(duì)回歸t值的高估問(wèn)題。【在 bbscity (還我機(jī)會(huì)) 的大作中提到: 】 : 以我目前對(duì)Fama-Macbeth的理解就是（唉，看了這么常時(shí)間一直困擾在第二步）： : 要解決的問(wèn)題是，Beta和回報(bào)有長(zhǎng)期穩(wěn)定的線性關(guān)系， : 因?yàn)閱蝹€(gè)股票的beta穩(wěn)定性差，且估計(jì)的精度差，

stata簡(jiǎn)單回歸FamaMacBeth逐步回歸用什么軟件實(shí)現(xiàn)

3，如何使用SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

逐步回歸分析在自變量很多時(shí)，其中有的因素可能對(duì)應(yīng)變量的影響不是很大，而且x之間可能不完全相互獨(dú)立的，可能有種種互作關(guān)系。在這種情況下可用逐步回歸分析，進(jìn)行x因子的篩選，這樣建立的多元回歸模型預(yù)測(cè)效果會(huì)更較好。逐步回歸分析，首先要建立因變量y與自變量x之間的總回歸方程，再對(duì)總的方程及每—個(gè)自變量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。當(dāng)總的方程不顯著時(shí)，表明該多元回歸方程線性關(guān)系不成立；而當(dāng)某—個(gè)自變量對(duì)y影響不顯著時(shí)，應(yīng)該把它剔除，重新建立不包含該因子的多元回歸方程。篩選出有顯著影響的因子作為自變量，并建立“最優(yōu)”回歸方程。回歸方程包含的自變量越多，回歸平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也隨之較小，預(yù)測(cè)值的誤差也愈小，模擬的效果愈好。但是方程中的變量過(guò)多，預(yù)報(bào)工作量就會(huì)越大，其中有些相關(guān)性不顯著的預(yù)報(bào)因子會(huì)影響預(yù)測(cè)的效果。因此在多元回歸模型中，選擇適宜的變量數(shù)目尤為重要。逐步回歸在病蟲預(yù)報(bào)中的應(yīng)用實(shí)例: 以陜西省長(zhǎng)武地區(qū)1984~1995年的煙蚜傳毒病情資料、相關(guān)蟲情和氣象資料為例（數(shù)據(jù)見DATA6.xls），建立蚜傳病毒病情指數(shù)的逐步回歸模型，說(shuō)明逐步回歸分析的具體步驟。影響蚜傳病毒病情指數(shù)的蟲情因子和氣象因子一共有21個(gè)，通過(guò)逐步回歸，從中選出對(duì)病情指數(shù)影響顯著的因子，從而建立相應(yīng)的模型。對(duì)1984~1995年的病情指數(shù)進(jìn)行回檢，然后對(duì)1996~1998年的病情進(jìn)行預(yù)報(bào)，再檢驗(yàn)預(yù)報(bào)的效果。變量說(shuō)明如下： y：歷年病情指數(shù)

如何使用SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

4，matlab逐步回歸問(wèn)題

逐步回歸主要調(diào)用matlab的函數(shù)stepwise(x,y,inmodel,alpha);附加一個(gè)逐步回歸的程序:y與x（四個(gè)變量）之間的關(guān)系x0=[1 7 26 6 60 78.5 2 1 29 15 52 74.3 3 11 56 8 20 104.3 4 77 31 8 47 87.6 5 7 52 6 33 95.9 6 11 55 9 22 109.2 7 3 71 17 6 102.7 8 1 31 22 44 72.5 9 2 54 18 22 93.1 10 21 47 23 34 83.8 11 1 40 23 34 83.8 12 11 66 9 12 113.3 13 10 68 8 12 109.4];%13組數(shù)據(jù);第1列為序號(hào)；%第2-5列為4個(gè)因素為x1，x2，x3，x4；%第6列為因變量y；x=x0(:,2:5) %x數(shù)值的初始化y=x0(:,6) %y數(shù)值的初始化stepwise(x,y,[1:4])%包括所有的變量

該逐步回歸分析中有4個(gè)候選自變量x1,x2,x3,x4，圖中左上角用圓點(diǎn)和線段顯示4個(gè)候選變量的回歸系數(shù)的估計(jì)值和置信區(qū)間，x3和x4的置信區(qū)間包含零點(diǎn)，說(shuō)明x3和x4的回歸系數(shù)有可能為0，即x3,x4可能對(duì)因變量不起作用，所以用紅色表示，意味著可以去掉這2個(gè)候選變量。圖中上方的Coeff.下面的數(shù)據(jù)是各候選變量的回歸系數(shù)，t-stat表示t統(tǒng)計(jì)量，p-val是伴隨概率，當(dāng)p-val小于給定的顯著性水平時(shí)回歸模型有效。右上角的“Move no terms”表示不需要移動(dòng)候選變量了。中間方框中的數(shù)據(jù)：Intercept是線性回歸模型的常數(shù)項(xiàng)的估計(jì)值，后面的分別表示決定系數(shù)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量，剩余標(biāo)準(zhǔn)差，調(diào)整后的決定系數(shù)，伴隨概率。圖中最下方的圓點(diǎn)表示每次調(diào)整候選變量后的回歸模型的剩余標(biāo)準(zhǔn)差，越小越好。從該圖來(lái)看，最后確定的回歸模型是y=52.5773+1.46831x1+0.66225x2。判斷一個(gè)回歸模型的好壞的標(biāo)準(zhǔn)主要有：回歸系數(shù)的置信區(qū)間不能包含0；決定系數(shù)表示因變量的變化中由自變量的變化所引起的那部分所占的比例，越接近1越好；伴隨概率p值要小于給定的顯著性水平；剩余標(biāo)準(zhǔn)差要足夠小。

5，什么SAS的回歸分析程序

舉個(gè)例子data aa;input x1 x2 x3 y;cards;1.9993 11.4 4.0575 11.7161 2.0254 8.1 3.7750 6.9862 2.0010 10.7 3.3733 11.3444 2.1072 11.2 3.1352 12.4770 1.8941 9.0 3.5190 5.9618 2.0188 12.5 3.4278 11.2210 1.9362 10.1 3.8518 8.8416 2.1072 8.5 4.1373 7.9483 1.9843 8.3 4.2719 9.8014 1.9904 10.8 4.9872 11.0765 1.7836 10.7 3.0091 6.3744 1.9730 8.8 4.3073 9.3993 1.9414 10.2 4.3965 9.8420 2.0519 9.0 4.1673 8.2510 1.9626 11.1 4.0186 10.6400 1.8651 14.2 3.4175 6.6433 ;proc reg;model y=x1 x2 x3;run;

SAS嶺回歸分析方法是傳統(tǒng)的多元回歸分析方法的一個(gè)補(bǔ)充, 在實(shí)際工作中經(jīng)常使用。但是在標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)軟件SA S 中沒有專門的嶺回歸分析過(guò)程, 本文介紹如何通過(guò)設(shè)置偽樣品后使用SA S 進(jìn)行嶺回歸分析。嶺回歸分析是一種改進(jìn)的最小二乘法。當(dāng)自變量x1, x2, ., xm 間相關(guān)性強(qiáng)時(shí), 或某些變量的變化范圍太小時(shí), 用傳統(tǒng)的基于最小二乘法估計(jì)參數(shù)的多元回歸、逐步回歸方法往往不能得到令人滿意的結(jié)果, 甚至有些回歸系數(shù)的符號(hào)與專業(yè)知識(shí)不一致, 在這種情況下往往可以采用嶺回歸分析方法。在國(guó)際著名的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)軟件SA S 中沒有專門的嶺回歸分析過(guò)程, 但可以通過(guò)設(shè)置偽樣品后使用SA S 中的REG 過(guò)程來(lái)估計(jì)嶺回歸系數(shù)。摘抄的希望對(duì)你有幫助

提供一個(gè)多元線性回歸程序reg過(guò)程一般由下列語(yǔ)句控制：proc reg data=數(shù)據(jù)集集名 ;model 因變量=自變量名列；var 變量列表；output out=數(shù)據(jù)集名 ;plot 繪圖表達(dá)式；print 關(guān)鍵字列；weight 變量；freq 變量；by 變量；restrict 方程1，方程2，… ；test 方程1，方程2，…；run ;其中，model語(yǔ)句是必需要有的，其他語(yǔ)句都是可選的。