1. Little Valeur, influence et problèmes de cuivre linéaire en régression linéaire
Le Les auteurs de l'article sont placés avec les données obtenues et effectuent une régression linéaire. Moins ou ne prêtant pas attention à certaines valeurs étranges (résidus standard excessifs, plus de 3) ou des influences (la normalisation de repos peut être grande, mais le point d'influence sur le coefficient d'équations) affecte les équations de régression, peut calculer régression répétitive pour déterminer l'impact de ces points. Déterminer si ces points particuliers doivent être supprimés lors de l'analyse de la régression.
L'analyse de régression linéaire multi-variable dans SAS et SPSS a une méthode de détection des points de collision et de déterminer l'effet.
(2) Les équations de régression linéaire multi-variable dans de nombreux postes sont souvent placées dans des équations telles que des variables renvoyées par des variables linéaires transformées. Ou en fonction de la valeur de la valeurTournez en fonction des valeurs variables. Habituellement non considéré comme une analyse de retour nécessite une indépendance indépendante dans l'analyse de régression et l'analyse de la régression doit également analyser le taux de cotisation de chaque variable pour les variables.
Si les indices de l'équation de régression sont liés les uns aux autres, c'est-à-dire un phénomène linéaire courant, il sera confronté à des difficultés avec le taux de cotisation. SAS Software, SPSS peut créer un diagnostic linéaire d'exercice et peut afficher des indicateurs de diagnostic en régression progressivement. 2. L'application de régression linéaire est la plus grande régression multi-linéaire Certains vieux manuels ont introduit une régression linéaire binaire. Indépendamment de la relation linéaire entre variables et variables utilisées, elles utilisent une régression linéaire pour explorer des problèmes prévisibles. Par conséquent, il n'y a pas de résultats d'analyse idéaux, et même le résultat de l'erreur conduit à une erreur. Avec un logiciel d'analyse informatique et des statistiques, leLe problème suivant sera facilement résolu: (1) Parmi la quantité de variables de régression, une certaine variable est entre variables comme une relation non linéaire, mais cette relation peut être représentée par une expression claire, puis elle est possible d'utiliser la méthode de changement variable et les variables variables sont obtenues en tant qu'élément de régression linéaire pour la régression linéaire, puis créez des modifications variables d'origine RA. (2) Régression non linéaire, la courbe arrière commune de l'ordinateur aujourd'hui est facile à résoudre le problème. Il existe un processus d'analyse mature dans le logiciel d'analyse statistique. Par exemple, des estimations courbes de régression dans SPSS, régression non linéaire. (3) Les variables de classification des variables à deux points ou des packages multiples peuvent être utilisées comme analyse de régression due aux variables, ces dernières années ont été couramment appliquées en Chine. L'analyse de retour est une méthode de développement mature d'analyse statistique relativement historiquelargement utilisé dans les travaux de test.