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SPSS主成分回归原理实现和对应插件程序下载

版本适用性:确保安装SPSS11.5以上版本。
 
 本插件为SPSS主成分回归插件,主要用于多元线性回归中剔除自变量间的共线性问题
      
    相关原理见:
             陈希孺,王松桂(1987).<<近代回归分析—原理方法及应用>>:安徽教育出版社
        何晓群(1997).<<回归分析与经济数据建模北京>>:中国人民大学出版社
 
插件下载地址:下载地址
 
 
使用说明:
    1、双击“CRsetup”或“setup”安装插件(图1),程序会自动下载并安装运行环境.NET FrameWork 2.0,也可以在安装插件前手动安装运行环境,微软官方下载地址:
.NET FrameWork 2.0
    2、安装完成后,点击桌面“主成分回归菜单生成器”,或通过开始菜单→程序→SPSS主成分回归插件→主成分回归菜单生成器,生成SPSS
主成分回归菜单。菜单生成后,在SPSS菜单栏显示为自定义工具→主成分回归(图2)。
                                                           
    3、打开SPSS待分析数据,诊断多重共线性:
   选择菜单AnalyzeRegressionLinear Regression,在Statistics…对话框中选中Collinearity diagnostics复选框,点OK进行OLS回归。
    4、点击自定义工具→主成分回归,打开主成分回归分析窗口(图3)。
    5、通过“>”分别把因变量和自变量选入相应的位置,选择好主成分提取标准以及休眠时间。休眠时间和计算机的运行速度以及需要运算数
据的大小有关,因此,使用者可以根据实际情况调整休眠时间。
    6、点击“确定”,输出分析结果。
 
附:主成分回归在SPSS中的传统做法:
(1) 诊断自变量间的共线性。选择菜单AnalyzeRegressionLinear Regression,在Statistics…对话框中选中Collinearity diagnostics复选框,点OK进行OLS回归并判断共线性。
(2) 若存在共线性,则标准化变量以及对自变量进行主成分分析。由于SPSS无法直接进行主成分分析,因此需要通过菜单AnalyzeData ReductionFactor…做因子分析,由因子载荷矩阵以及特征值计算主成分系数矩阵,通过Compute过程计算主成分得分。
(3) 用标准化的因变量和主成分进行OLS回归。做法同步骤(1)
(4) 通过Compute过程手工计算,对步骤(3)得到的回归方程参数重组,转化为原因变量和自变量的表达式。
 
 
 
 
                                                                       BY:种田禽兽
                                              欢迎交流
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                                                                                  Emailhhj91@hotmail.com
 

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