5、二元线回归

[回归方程]  对应自变量x1x2的值的值为,于是得到n个点,其回归方程为

式中为回归系数,它由下面方程决定:

这里    

而其中是为了简化计算所作的数据变换(不需整数化),即

1)式中的常数项

[复相关系数和偏项关系数]

称为复相关系数,式中

这里(2)所示。复相关系数R满足,其意义与一元线性回归分析中的相关系数r类似,用于衡量yx1 , x2的线性关系的密切程度。

    如果只要表示y与其中某一个变量(x1x2)的相关关系,那末必须除去另一个变量的影响之后再计算它们的相关系数,这称为偏相关系数。x1,y在除去x2的影响之后的相关系数称为x1,yx2的偏相关系数,记作,它可用普通的相关系数表示:

同样的,对的偏相关系数表为

[剩余标准差]

称为剩余标准差,其意义同一元线性回归分析中的剩余标准差s类似。

[标准回归系数与偏回归平方和]  在两因素x1 , x2之间关系不密切的情况下,可用下述方法判断哪个因素是主要的。

1°                           

                                                     

称为标准回归系数,式中b1,b2为回归系数,l11, l22如(2)所示, l00如(4)所示,则表明在影响变量的两个因素中,x1是主要因素,x2是次要因素。

   2°                       

                                                   

称为偏回归平方和,式中b1 , b2为回归系数,l11,l12,l22(2)所示。若p1>p2,则表明是x1主要因素,x2是次要因素。

[t]

  

分别称为x1 , x2t值,式中s为剩余标准差,p1 , p2为偏回归平方和。若t值越大,则表明该因素越重要。根据经验,当 ti>1时,该因素xiy有一定的影响;当ti>2时,该因素xi看作是重要因素;当ti<1时,则认为该因素xiy影响不大,可以忽略,不参加回归计算。

[二元线性回归计算表]  表中x k i为简化后的数据。

x1i

yi

x

x

1

2

n

x11

x12

x1n

x21

x22

x2n

y1

y2

yn

 

 

 

 

 

 

 

,根据(2)(3)分别计算出,得到回归方程

                       

并且继续计算复相关系数R,标准回归系数B1B2 ,偏回归平方和p1 ,, p2,以及tt1t2,根据这些数据进行二元回归的分析。

    关于二元非线性回归问题,可做适当的变量替换,使新变量之间构成线性关系,再作回归分析。