[程式] SPSS的多元線性迴歸
[軟體程式類別]:SPSS
[程式問題]:多元迴歸的自變項選擇問題
[軟體熟悉度]:新手
[問題敘述]:
我有5個自變項 1個應變項 不確定各個IV跟DV的關係所以先跑相關矩陣
線性相關矩陣時IV1跟DV的相關係數0.04 ANOVA表的P-value>0.05
但以Compound跑回歸 相關係數就變成0.89 P-value=0.000
想請問:
1.
因為目標是要建多元迴歸分析
在跑線性的時候將IV1加入跟不加入的R^2變化很大
是不是應該要把IV1先平方再跑線性多元迴歸
這樣是對的方向嗎
相關係數應該要選取大於0.5的再去嘗試排列組合?
2.比如說IV1跟IV2線性相關係數達0.41 IV2跟DV的相關係數達0.31
那麼因為要避免Omitted Vairables Bias IV1跟IV2不適合同時加入多元模型?
3.在跑兩兩IV線性的時候 有沒有建議的R^2標準來篩選自變項
要不然有時候R^2<0.5 但非線性相關係數超高的 大於0.6
這時候該怎麼解釋好呢 (線性迴歸都低)
4.大家如何詮釋跑線性迴歸的相關係數與非線性迴歸相關係數差異過大的情況?
非線性迴歸相關係數 (綠:Compound,橘:Logistic,黃:Quadratic)
https://imgur.com/OfxlIjN
線性相關係數表
https://imgur.com/O3nkS5c
5.若試想比較兩個多元迴歸模型
D=aA+bC+cE R^2=0.728
C=aA+bB+cD R^2=0.891
這時候是不是可以說 以自變數ABD預測C比起另一組合預測D來得準確有效?
還是說兩組應變數不同不能相比
問題有點雜 還煩請統計高手回答解惑 感謝
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