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2007-04-19

如果我有下列的回归分析方程:

Y=C+a1*X1+a2*X2+a3*X3+……

现在要分析各个自变量X1、X2、X3……各解释了Y多少份额?有哪些可用的参考方法?我看到有些文章中说X1解释了Y百分之几的方差,那这个百分之几的方差是如计算的?在spss里面看用哪个功能可以分析?

谢谢!

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2007-4-19 12:53:00

用标准化回归就可以了

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2007-4-19 14:56:00

能够具体一点吗?谢谢!

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2007-4-19 14:59:00
以下是引用maoxinshu在2007-4-19 12:53:00的发言:

用标准化回归就可以了

你指的标准化回归是Beta系数那个吗?
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2007-4-19 22:21:00

我的方法是:

如果你有5个X变量,首先写出你的全方程是:

Y=C+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4+a5*x5

看该方程的R-square 是多少: 例如R-square =.68,说明这五个自变量加在一起(X1-x5)一共解释了Y百分之六十八的方差, 究竟x1解释了Y多少呢? 你再算一个四个自变量方程,唯独没有X1:

Y=C+a2*X2+a3*X3+a4*X4+a5*x5

看该方程的R-square 是多少: 如果R-square =.55,说明这剩下的四个自变量加在一起(X2-x5)一共解释了Y百分之五十五的方差, X1解释了Y百分之十三的方差。

那么x2解释了Y多少呢?再做另一个有四个自变量的方程,唯独没有X2,

Y=C+a1*X1+a3*X3+a4*X4+a5*x5

如果R-square =.60,说明这剩下的四个自变量加在一起(x1, x3, x4, x5)一共解释了Y百分之六十的方差, 说明X2只解释了Y百分之八的方差。(0.68-0.60)。

那么x3解释了Y多少呢?再做另一个有四个自变量的方程,唯独没有X3,得出的R-square 再与全方程比。以此类推,就可以分析出各个自变量X1、X2、X3……各解释了Y多少份额。

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2007-4-19 22:26:00

我看到有些文章中说X1解释了Y百分之几的方差,那这个百分之几的方差是如计算的?在spss里面看用哪个功能可以分析?在model fit 那项打钩,SPSS 就会给出你Rsquare来了:

How to estimate the regression function

We will estimate the following regression function:

with the variables incws and educ_yr such that,

1. Go to 'Regression' under 'Analyze', then click 'Linear...'

2. Set 'incws' as 'Dependent' and 'educ_yr' as 'Independent(s)'.

3. Click on Statistics and make sure that "Estimates" and "Model Fit" are checked. Estimates will give you the predicted value for the intercept, and the model fit will give you the value of R-square (see below).

.

4. Interpreting the output...

"R" is correlation coefficient, taking values from -1 to +1. See Lab 2 for more information on the correlation coefficient. Since we are conducting a bivariate regression (only two variables, X and Y) we may interpret "R" in the usual way as a measurement of the strength of the linear relationship between the two variables in the regression. When we add more explanatory variables in a multiple regression the interpretation of "R" is less clear.

"R Square" is the coefficient of determination, interpreted as the percentage of variance in Y that can be explained by X. An "R Square" of .141 in the table above indicates that only 14.1% of the variance in income can be explained by the number of years of education. We should consider adding more explanatory variables to predict income.

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