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常德澧县餐饮配送iso认证公司科普:
回归分析被应用得非常广泛。作为一个统计学的模型,它有着自己严格的适用条件,在拟合时也需要不断地进行适合条件的判断。但是,许多使用者往往忽视了这一点,只是把模型做出来。这不仅仅浪费信息,更有可能得出错误的结论。这里给出一种相对比较适合的回归操作步骤供参考。
(1)绘制散点图,观察变量间的趋势。如果是多个变量,则还应当做出散点图矩阵、重叠散点图和三维散点图。绘制散点图是线性回归分析之前的必要步骤,不能随意省略。
(2)考察数据的分布,进行必要的预处理。分析变量的正态性、方差齐性等问题,并确定是否可以直接进行线性回归分析。如果进行变量变换,则应当重新绘制散点图,以确保线性趋势在变换后仍然存在。
(3)进行直线回归分析,包括变量的初筛、变量选择方法的确定等。
(4)残差分析。这是模型拟合完毕后模型诊断过程的第一步,主要分析两个方面:残差间是否独立,可以采用Durbin-Watson残差序列相关性检验进行分析;残差分布是否为正态,可以采用残差列表及一些相关指标来分析,但是最重要和最直观的方法为图示法。
(5)强影响点的诊断及多重共线性问题的判断。这两个步骤和残差分析往往混在一起,难以完全分出先后。
只有以上五个步骤全部通过,研究者才能认为得到的是一个统计学上无误的模型,下一步该做的事情就是结合专业实际,将分析结果运用到现实中,来看看结果有无实用价值,以及是否存在应用中的其他问题。
常德澧县餐饮配送iso认证公司简介:
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