行为科学统计第17章--回归

行为科学统计第17章--回归

行为科学统计 Statistics for the Behavioral Sciences

人生很累，现在不累，以后更累啦～

没啦，就是家人健康快乐就好啦

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第17章 回归

• 引言
  • 两个关系相关了，那么开始预测，找出并使用这个预测公式的统计过程一般被称为回归。　　
• 17.1  线性方程与回归
  • 目的是什么？建立一个能识别与定义为任意一组特定数据提供了最佳拟合度的直线的过程。
  • 定义：  用于找出一组数据的最佳拟合直线的统计技术被称为回归，作为结果的直线被称为回归线。
  • 找出最佳拟合度那条线的   方法--------------- 最小二乘法!!! !!!   ...   ...   ... ... ... ... 
  • 回归方程允许作出预测，但是不提供任何关于预测的精确性的信息。 为了衡量回归的精确性，通常我们需要计算估计的标准误。
  • 估计的标准误衡量了 回归线与实际的数据点之间的标准距离。。。
• 17.2 回归方程的显著性检验：回归分析
  • 　　回归方程的显著性检验过程被称为回归分析。   同样使用F分数来确定回归方程能解释的方差是否显著大于随机的期望值。
• 17.3 有两个预测变量的多元回归
  • 　　回归方差所占的百分比与残差......
  • 看不下去了...今天冬至啊.....
• 17.4 评估每个预测变量的贡献
• 　　。。。

总结  

这一章神晕啊...

SPSS-- Analyze--Regression --Linear ..就开始分析了。