对于一个原始数据集,如果是csv 需要导入文本文件,而不是文件
步骤: 分析------回归-------线性
向前回归
向后回归
逐步回归
可以看出三种方法的结果并不一致,在向前回归与逐步回归中,如果变量的t检验值小于0.05,就不会进入方程,但这会有一个缺点,就是可能新变量离显著性水平很近,但是每到显著性,而且新变量还和回归方程中已有变量有共线性,这就容易漏掉变量。所以个人感觉向后回归更好,当然在逐步回归中,也可以设置进入的T,以及剔除的T,进入的T,尽量设置小一点。
对于一个原始数据集,如果是csv 需要导入文本文件,而不是文件
步骤: 分析------回归-------线性
向前回归
向后回归
逐步回归
可以看出三种方法的结果并不一致,在向前回归与逐步回归中,如果变量的t检验值小于0.05,就不会进入方程,但这会有一个缺点,就是可能新变量离显著性水平很近,但是每到显著性,而且新变量还和回归方程中已有变量有共线性,这就容易漏掉变量。所以个人感觉向后回归更好,当然在逐步回归中,也可以设置进入的T,以及剔除的T,进入的T,尽量设置小一点。