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迴歸
簡單線性迴歸是涉及一個自變項和一個依變項的分析,兩變項間為不完全的線性關係,探討自變項的改變如何影響依變項的變化。簡單線性迴歸的假設檢定包含相關係數和斜率的假設檢定,檢驗兩變項之間的關係是否存在於母群體裡以及自變項是否對依變項的預測有顯著的幫助。
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簡單線性迴歸是涉及一個自變項和一個依變項的分析,兩變項間為不完全的線性關係,探討自變項的改變如何影響依變項的變化。簡單線性迴歸的假設檢定包含相關係數和斜率的假設檢定,檢驗兩變項之間的關係是否存在於母群體裡以及自變項是否對依變項的預測有顯著的幫助。
最小平方迴歸線可用來估計不在樣本裡的單一自變項數值的預測區間,不過計算預測區間時無法使用作為整體預測誤差測量的估計標準誤。由於個別自變項數值會隨著其與自變項平均數間的距離而有不同的誤差估計,所以個別預測的標準誤須做相應的調整後才能計算出預測區間。
共變異數是兩變項相關性的一種測量方法,用來探討一個變項和另一個變項共同變化的程度。共變異數的概念類似於變異數,只是變異數用在單一變項的變化上,而共變異數用在兩個變項的共同變化上。但是共變異數會隨著不同的測量單位而改變數值大小,因此很難解釋和進行比較。
Q-Q plot的中文譯名為分位數-分位數點圖,是利用分位數的概念來製作,可用來評估樣本資料是否呈現常態分配的圖形。如果樣本資料呈現常態分配,資料的分位數和常態分配的分位數所構成的點大多數會落在一條45度角的直線上;如果不為常態分配,則點會形成曲線的形狀。
迴歸線和皮爾森積差相關係數間具有相當密切的關係,運用觀察值、迴歸線的預測值和依變項的平均數可組成可被解釋、不可被解釋的變異和總變異,其中可被解釋的變異與皮爾森積差相關係數相關聯。此外,在簡單線性迴歸裡,迴歸線的標準化係數等於皮爾森積差相關係數。