Статистики процедуры Линейная регрессия
Доступны следующие статистики:
Коэффициенты регрессии. Оценки - Установка этого переключателя позволяет вывести коэффициент регрессии B, стандартную ошибку коэффициента B, стандартизованный коэффициент бета, t-значение для B и двусторонний уровень значимости для t. Установка переключателя Доверительные интервалы позволяет вывести доверительные интервалы с указанным уровнем доверия для каждого регрессионного коэффициента или ковариационной матрицы. Установка переключателя Матрица ковариаций выводит матрицу дисперсий-ковариаций оценок регрессионных коэффициентов с дисперсиями на диагонали и с ковариациями вне ее. Также выводится корреляционная матрица.
Согласие модели. Перечисляются переменные, включаемые в модель и исключаемые из нее, и выдаются следующие статистики согласия: множественный коэффициент R, R2 и скорректированный R2, стандартная ошибка оценки и таблица дисперсионного анализа.
Изменение R-квадрат. Изменение статистики R 2, вызванное добавлением или удалением независимой переменной. Если изменение R 2, связанное с переменной, велико, считается, что эта переменная - хороший предиктор зависимой переменной.
Описательные статистики. Выдается число наблюдений без пропущенных значений, среднее значение и стандартное отклонение для каждой анализируемой переменной. Выводятся также корреляционная матрица с односторонним уровнем значимости и числом наблюдений для каждой корреляции.
Частная корреляция. Корреляция между двумя переменными, оставшаяся после удаления корреляции, относящейся к их общей связи с другими переменными. Корреляция между зависимой и независимой переменной, когда из них исключены линейные эффекты других независимых переменных модели.
Частичная корреляция. Корреляция между зависимой переменной и независимой переменной, вычисленная после того, как из независимой переменной удалена линейная связь с остальными независимыми переменными в модели. Она связана с изменением R-квадрат, когда переменная добавляется в уравнение. Иногда она называется получастной корреляцией.
Диагностика коллинеарности. Коллинеарность (или мультиколлинеарность) - это нежелательная ситуация, когда одна независимая переменная является линейной комбинацией других независимых переменных. Выводятся собственные значения масштабированной и нецентрированной матрицы сумм перекрестных произведений, показатели обусловленности, доли в разложении дисперсии, а также коэффициенты разбухания дисперсии (VIF - variance inflation factor), толерантности (допуски) для отдельных переменных.
Остатки. Выводится критерий Дарбина-Уотсона сериальной корреляции остатков и поотчетная информация диагностики для наблюдений, удовлетворяющих критерию отбора (выбросы свыше n среднеквадратических отклонений).
Запрос статистик в Линейной регрессии
Для этой функциональной возможности требуется модуль База статистики.
- Выберите в меню:
- В диалоговом окне Линейная регрессия щелкните по Статистики .
- Выберите необходимые статистики.