《数据分析与Stata软件应用习题及答案第7章 变量间回归关系分析与Stata实现.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据分析与Stata软件应用习题及答案第7章 变量间回归关系分析与Stata实现.docx（2页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、习题.线性回归分析的基本命令是什么？Stata中用于完成经典线性回归分析的主要命令有3个：regress、predict和test命 令。regress命令用于完成基本的因变量对自变量的回归分析，predict命令用于计算因变量 的预测值、残差，test命令用于进行相关的统计检验。1 .对于非线性回归分析，常用的方法和命令有哪些？非线性回归的处理方式是变曲线为直线，在各个阶段使用的主要命令为: 判断非线性形式，通过绘制散点图判断合适的非线性模型形式，命令为scatter。非线性向线性模式的转变，利用generate命令将引起非线性的变量通过线性代换转换为另 一个变量，即生成一个新变量。2 .
2、logistic回归的基本原理是什么？f(x) = JLogistic函数的形式为1 + 因为因变量y本身只取0、1两个离散值，不适于直接作为回归模型中的因变量, 而E(y) = p =片+月内+片+L +氏血表示在自变量为=L2，L *)条件下y=i的概率， 因此，可以用它来代替y本身作为因变量，其Logistic回归方程为/()=/()=+ f +小为+从中,一氏”)从数学上看，函数/(P)对X的变化在/(P)= 或/(P)=1的附近是不敏感的、 缓慢的，且非线性的程度较高。于是要寻求一个/(P)的函数g(p),使得g(p)在/(p)= 或/(p)=l附近时变化幅度较大，而函数的形式又不是很复杂。因此，引入/(P)的 Logistic变换(或称为Logit变换)，即g(p) = log/7(/(p) = ln( /?) f(P)In(L)其中，1一/()，k)g”(/(P)是因变量y=的差异比或似然比的自然对数，称为对数差异比、对数似然比或分对数。在/（P）对为不是线性的关系的情况下，通过Logit变换可以使得g（P）对看是线 性的关系g（P）=皿）=& + 夕阳 + P2x2 +L + Pkxk + f（P）对于上述模型，可以采用最大似然估计法对其回归参数进行估计。估计了该初始 函数后，对残差进行检验并用改进的函数进行重新估计，直到收敛为止（即对数似然不再 显著变化）。