线性回归异方差的诊断检验和修补SPSS操作Word格式.docx
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首先拟合一般的线性回归模型,绘制残差散点图。
步骤和结果如下:
为方便,只做简单的双变量回归模型,以当前工资作为因变量,初始工资作为自变量。
(你们自己做的时候可以考虑加入其他的自变量,比如受教育程度等等)
Analyze——regression——linear
将当前工资变量拉入dependent框,初始工资进入independent
点击上图中的PLOTS,出现以下对话框:
以标准化残差作为Y轴,标准化预测值作为X轴,点击continue,再点击OK
第一个表格输出的是模型拟合优度
,为0.775。
调整后的拟合优度为0.774.
第二个是方差分析,可以说是模型整体的显着性检验。
F统计量为1622.1,P值远小于0.05,故拒绝原假设,认为模型是显着的。
第三个是模型的系数,constant代表常数项,初始工资前的系数为1.909,t检验的统计量为40.276,通过P值,发现拒绝原假设,认为系数显着异于0。
以上是输出的残差对预测值的散点图,发现存在喇叭口形状,暗示着异方差的存在,
故接下来进行诊断,一般需要诊断异方差是由哪个自变量引起的,由于这里我们只选用一个变量作为自变量,故认为异方差由唯一的自变量“初始工资”引起。
接下来做加权的最小二乘法,首先计算权数。
Analyze——regression——weightestimation
再点击options,
点击continue,再点击OK,输出如下结果:
由于结果比较长,只贴出一部分,第二栏的值越大越好。
所以挑出来的权重变量的次数为2.7。
得出最佳的权重侯,即可进行回归。
继续点击save,
在上面两处打勾,点击continue,点击ok
这是输出结果,和之前同样的分析方法。
接下需要绘制残差对预测值的散点图,首先通过transform里的compute计算考虑权重后的预测值和残差。
以上两个步骤后即可输出考虑权重后的预测值和残差值
然后点击graph,绘制出的散点图如下:
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