点击分析->回归->线性会出来如图
选择自变量,因变量。点击左侧然后点击即可选择变量并将它添加到自变量、因变量。
点击统计,需要额外勾选共线性诊断和然后点击继续,点击
设置成如图 。
解释:----------------------------------------------------------------------------
起到检验残差是否独立的左右
检验自变量间是否存在共线性
绘制残差图,x标准化预测值,Y残差。
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点击确定
出现
注意:就是,值越接近2越相互独立。
残差独立正态。
点越接近越落在直线上表明越正态分布。
在0上下随机分布,没有很多的离群值,没有趋势,残差稳定。
Sig(显著性)<0.001表明结果很好
R方越接近1越好
为多元线性回归回归方程y=-33.960+6.199X菌盖厚度+.....
表示自变量对因变量的影响程度,数字越大表示影响程度越大。
多重共线性判断方法:
A.
容差<0.2表述存在多重共线性,VIF(方差膨胀系数)为:1/容差,一半>5表示存在多重共线性,这个根据学科不同,值也有变化。
B.
特征值那一栏,如果提取的多个主成分特征值相对集中在某一个或几个主成分上,其他主成分趋于0,就存在多重共线性,一般条件索引>30就存在多重共线性。
如果一个主成分同时在多个自变量上有较大方差比例,如3,4,5就有多重共线性.
有多重共线性多元线性回归不准确。
解决方法:逐步回归分析
方法那一栏改成,其它的不发生改变。
显著性水平在这设置:
注意:
看清楚,常量要排除,多重共线性看自变量
所以这个不存在多重共线性。
原学习视频:多元线性回归+逐步回归
标准系数就是直接通径系数,比较需要看绝对值。