使用
SAS
进行变量筛选、模型诊断、多元线性回归分?/p>
在其他地方看到的帖子,自己动手做了实验并结合自己
的理解做了修?/p>
第一?/p>
多元线性回归分析的概述
回归分析中所涉及的变量常分为自变量与因变量。当?/p>
变量是非时间的连续性变?/p>
(
自变量可包括连续性的和离?/p>
性的
)
时,欲研究变量之间的依存关系
,
多元线性回归分析是
一个有力的研究工具?/p>
多元回归分析的任务就是用数理统计方法估计出各?/p>
归参数的值及其标准误差;对各回归参数和整个回归方程作
假设检验;对各回归变量
(
即自变量
)
的作用大小作出评价;
并利用已求得的回归方程对因变量进行预测、对自变量进?/p>
控制等等?/p>
值得注意的是∶一般认为标准化回归系数的绝对值越大,
所对应的自变量对因变量的影响也就越大。但是,当自变量