如何在回归分析中检验和解读交互相关性检验影响

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-21 09:41 标签： 回归系数的显著性检验
回归分析中的交互Interaction说的是什么？ - 知乎3被浏览453分享邀请回答02 条评论分享收藏感谢收起多元回归分析中的交互作用问题——以语言阈限假设检验为例
1.引言在因素方差分析(factorial ANOVA)中,我们对交互作用(interaction)的概念并不陌生。在双因素方差分析中,当一个因素(即类别型自变量)对因变量的作用独立于另一个因素时,两个因素之间就没有发生交互作用,自变量的总体效应等于各个自变量的效应之和。但是,当一个因素对因变量的作用依赖于另一个因素时,即一个因素的作用(包括作用的大小和方向)在另一个因素的不同水平上不一致时,两个因素之间便有了一阶(first order)交互作用,自变量的总体效应不再等于各个自变量的效应之和。在更为复杂的因素方差分析中,如果出现交互作用,则要探究该作用存在于一阶还是更高阶上。不管自变量是类别型变量还是连续型变量,交互作用普遍存在于含有多个自变量的模型中。各类统计学教材和实证研究进行因素方差分析时一般都会提及交互作用问题,但是在讨论回归分析时很少会涉及连续型变量之间的交互作用问题。忽视连续型变量之间的交互作用会模糊变量之间错综复...&
(本文共6页)
权威出处：
0引言钼及其合金在冶金工业、电子工业、航空及化工等领域应用广泛[1]。随着科学技术的发展,产品不断更新换代,对钼及其深加工产品性能也提出了更高的要求,也促使人们对其展开了更深入的研究和探索。中国是一个钼资源大国,但是目前初级加工产品过剩,而深加工产品不足,种类不全,同时质量性能不稳定,严重制约了我国钼及其高端产品的应用,且仍有部分钼制品仍需进口。所以,大力发展高性能、高附加值的钼产品,取代进口产品,是中国钼业发展的战略任务[2]。钼粉性质对后续深加工产品性能差异有着决定性的作用[3]。在进行钼粉制备或钼产品的深加工时,钼粉粒度是我们考虑最多、最广泛也最重要的一个物理指标。众所周知,影响钼粉粒度的主要因素有温度、装舟量(或者料层厚度)、节拍(即时间)、Mo O3粒度以及K含量等[4]。工艺参数的选择很大程度上决定了钼粉的质量,在氢还原氧化钼的过程中,钼粉粒度的各主要影响因素(参数)之间的定量关系研究,基本未见文献报道。因此,利用大...&
(本文共4页)
权威出处：
1前言 回归分析是一种多变量的统计分析方法,在道路工程及其它领域的规划设计、施工管理和预测控制等方面广泛应用。随着计算机技术的迅速发展,多元回归分析的数值计算方法也受到普遍重视,文献【4〕探讨了多元回归分析的计算机方法在道路工程中的应用。 而直接使用正规方程存在许多缺点。由于在道路工程中采集的原始数据通常都是很离散的,数据矩阵常又有一个很大的条件数。而系数矩阵的条件数是数据矩阵的条件数的平方,因此无论怎样求解正规方程,都将会过份地放大数据误差和舍入误差,并反映到最终的回归系数中去。 在极端情况下,当回归方程近似线性相关时,系数矩阵将是病态的,甚至是奇异的。此时就无法用高斯消元法求解逆矩阵。另一方面,高斯消元法在处理数据误差和舍入误差方面的效果也较差。 基于上述采用奇异值分解(s vD~singularvalue Decom娜川On)方法来克服使用正规方程所带来的固有的大条件数和病态矩阵所引起的数值计算误差。该方法在判别回归方程的...&
(本文共3页)
权威出处：
一、问题的提出 真丝双绝产况:在精练过程中,控制其练绸疵点,是我公司长期未解决的问题。练绸合格品率仅75.5%。近年来,我们通过正交试验对精练工序的预处理、酶练、复练等有关参数进行优选,使练绸不合格品率有所下降,但仍在20%左右。主要疵点是复练工序中的练花、沾污,它们占总练疵的95.5%。为此,我们在复练工序正交试验的基础上,对极差值大于0.5的硅酸钠、温度、分散剂三因素进行多元回归分析,试以有效控制。 二、多元回归摸型的建立 1.数据的来源 对Z:一一硅酸钠(g/L)、22一一温度(℃)、23一一分散剂(g/L)作回归试验。见表1。 由于自然变量Z:、Z:、23之间单位不统一,故将有量纲的自然变量,变为与之对应襄1 因素{z!}Z:{23赘哗杏士X,=“…‘·‘…”6 12·‘芒华型资△’…士o·,}士,{士。.: 些臀世全,”一‘1’·”…“5{“·“ 闻水半人,二+1}’·“{”71“·6一0 .1父:x:一0 .025父...&
(本文共5页)
权威出处：
多元回归分析在保险中的应用王玉对于保险中的某一随机现象，我们总能找到与之有密切关系的重要因素，利用数学方法建立与这些因素有关的回归方程，并且通过方程揭示这些因素间的数量关系，采取针对性的措施，从而达到控制风险的目的。一、数学模型的建立如果某一随机现象Ｙ与其解释变量Ｘ＿１，Ｘ＿２，…，Ｘ＿Ｋ以及随机干扰项Ｕ之间有如下的关系：这种关系称为多元线性模型。对于不同的样本观察值（ｘ＿（ｉ１），ｘ＿（ｉ２），…，ｘ＿（ｉＫ），ｙ＿ｉ）（ｉ＝１，２，…，ｎ）有其中：ｕ＿ｉ是服从正态分布的随机误差变量，且Ｅ（ｕ＿ｉ）＝０Ｅ（ｕ＿ｉ，ｕ＿ｊ）＝０（ｉ≠ｊ）显然其样本回归模型的回归方程为因此，多元线性回归的主要问题就是根据样本的观测资料（ｘ＿（ｉ１），ｘ＿（ｉ２），…，ｘ＿（ｉＫ），ｙ＿ｉ）（ｉ＝１，２，…，ｎ）求出（４）式的各系数ｂ＿０，ｂ＿１，…，ｂ＿Ｋ（亦称为回归系数），并且同时给出它们的统计检验，以确定这些估计值的可靠程度。为了求出回归方程...&
(本文共3页)
权威出处：
化工矿山设计研究院在胶磷矿浮选机的研制试验中,采用了武汉化工学院推荐的传质系数测定的方法。KLa由下式表示: J K。口=4(鲁)BWNOIn 工,式中:d肛卜·叶轮直径与简外径之比, V一充气量I N一叶轮转数f 、 I一电流I A、B、c、D、卜待定常数,由多组测定数据确定。 将上式...&
(本文共1页)
权威出处：
扩展阅读：
CNKI手机学问
有学问，才够权威！
出版：《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司
地址：北京清华大学 84-48信箱 大众知识服务
互联网出版许可证 新出网证(京)字008号
京ICP证040431号
服务咨询：400-810--9993
订购咨询：400-819-9993
传真：010-分析调节效应_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
分析调节效应
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩14页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢logistic回归模型中交互作用的分析及评价_图文_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
logistic回归模型中交互作用的分析及评价
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩1页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢

我要回帖

更多关于 回归系数的显著性检验 的文章

 

随机推荐