آموزش همبستگی و رگرسیون خطی در SPSS
درک رابطه بین متغیرها، برای ایجاد مدل های آماری بسیار ضروری است. به کمک شاخص های مربوطه قادر به کشف میزان رابطه بین متغیرها هستیم. ولی برای نشان دادن مدل رابطه بین متغیرها از یک روش آماری به نام معادله خط برگشت یا رگرسیون (Regression) استفاده می کنیم تا شکل رابطه ی بین متغیرها به زبان آماری نوشته شود. با این کار قادر به پیش بینی و تعیین مقدار متغیر وابسته برحسب متغیر مستقل خواهیم بود. در این میان آزمون های مربوط به مدل ارائه شده از اهمیت زیادی برخوردار است تا اطمینان داشته باشیم که مدل ارائه شده از کارایی مناسب برخوردار است و شرایط مربوط به برآورد مدل در آن لحاظ شده است.
درک رابطه بین متغیرها، برای ایجاد مدل های آماری بسیار ضروری است. به کمک شاخص های مربوطه قادر به کشف میزان رابطه بین متغیرها هستیم. ولی برای نشان دادن مدل رابطه بین متغیرها از یک روش آماری به نام معادله خط برگشت یا رگرسیون (Regression) استفاده می کنیم تا شکل رابطه ی بین متغیرها به زبان آماری نوشته شود. با این کار قادر به پیش بینی و تعیین مقدار متغیر وابسته برحسب متغیر مستقل خواهیم بود. در این میان آزمون های مربوط به مدل ارائه شده از اهمیت زیادی برخوردار است تا اطمینان داشته باشیم که مدل ارائه شده از کارایی مناسب برخوردار است و شرایط مربوط به برآورد مدل در آن لحاظ شده است.
برای مشاهده جزئیات و تهیه آموزش رگرسیون خطی در SPSS به این لینک (+) مراجعه نمایید.
فهرست سرفصل ها و رئوس مطالب مطرح شده در این مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:
- همبستگی و رابطه بین دو متغیر
- رابطه خطی مستقیم و معکوس
- ضریب همبستگی پیرسون- Correlation Coeficient
- آزمون مربوط به ضریب همبستگی پیرسون- Pearson Correlation Coeficient
- ضریب همبستگی جزئی- Partial Correlation
- معادله خط برگشت Regression
- متغیر مستقل و وابسته
- فرضیات مربوط به شیوه محاسبه ضرایب رگرسیونی
- فرض مربوط به نرمال بودن باقی مانده ها
- فرض مربوط به ثابت بودن واریانس باقی مانده ها
- فرض مربوط به تصادفی بودن باقی مانده ها
- تعیین معادله خط رگرسیون با یک متغیر مستقل (برآورد ضرایب رگرسیون)
- آزمون های تعیین صحت مدل رگرسیون
- تحلیل باقی مانده ها
- رگرسیون چند متغیره
- فرضیات مربوط به شیوه محاسبه ضرایب رگرسیونی
- تعیین معادله خط رگرسیون با چند متغیر
- آزمون های تعیین صحت مدل رگرسیونی
- روش های کاهش تعداد متغیرهای مستقل (روش Backward-Forward-Stepwise)
- بررسی شرایط مربوط به متغیرهای مستقل
- رگرسیون و مدل های قابل تبدیل به مدل خطی
برای مشاهده جزئیات و تهیه آموزش رگرسیون خطی در SPSS به این لینک (+) مراجعه نمایید.
مفید برای رشته های
- آمار- مهندسی
- داده کاوی
پیش نیاز
مجموعه: آمار, سته بندی مستقل, مهندسی برق, مهندسی صنایع برچسب ها: Backward-Forward-Stepwise, Correlation Coeficient, linear model, Linear Regression, Multiple Regression, Partial Correlation, Pearson Correlation Coefficient, Pearson Correlation Coeficient, Regression, Spearman Coefficent, برآورد ضرایب رگرسیون, برآورد ضرایب رگرسیون خطی چندگانه, رابطه بین دو متغیر, رابطه خطی, رگرسیون چند متغیره, رگرسیون خطی, ضرایب رگرسیونی, ضریب همبستگی, ضریب همبستگی اسپیرمن, ضریب همبستگی پیرسون, ضریب همبستگی جزئی, ضریب همبستگی جزئی Correlation, متغیر مستقل و وابسته, معادله خط برگشت, نرمال بودن باقی مانده ها, همبستگی, همبستگی پیرسون, واریانس باقی مانده ها