☆ 迴歸分析

迴歸分析 - 前往分析平台

使用說明：

I. Data Set

★ 輸入所欲分析的資料，資料預設為 iris

II. 變數設定

★ 指定資料中那些變數為類別變數：資料中如有質性變數，會自動轉為因子變數

★ 可透過『交乘項變數』新增一個由兩個數值型變數相乘後的新變數，

新變數的名稱預設為 new

III. 選擇 Response(反應變數) 與 Predictors(解釋變數)

★ 反應變數須為連續型變數

★ 反應變數與解釋變數的矩陣散佈圖顯示在『散佈圖矩陣』中

★ 選定好反應變數與解釋變數，迴歸分析結果顯示在『迴歸模型』中

IV. 模型的自動搜尋程序

★ 選擇『模型的自動搜尋程序』與『模型篩選準則』

★ 『模型的自動搜尋程序』包含 4 種選擇

1. Forward selection (向前選取法)

2. Backward elimination (向後消去法)

3. Stepwise selection (向前逐步迴歸選取法)

4. Stepwise selection (向後逐步迴歸選取法)

★ 『模型篩選準則』包含 AIC 與 BIC 2 種選擇

★ 結果顯示模型篩選過程，與最後選取之模型摘要

V. 模型診斷

★ 殘差分析：檢定迴歸模型的前提假定是否成立

☆ 殘差均齊性(同質性)變異數檢定

☆ 殘差常態性檢定

☆ 殘差獨立性檢定

★ 共線性診斷