一元线性回归(假设检验)课件

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,1,2024/11/11,潜变量的效应分析与循环效应及应用论文写作,主要参考书目：,2019,年,1,月,1,日,宗旨：,模型算法创新，软件操作简明，,论文写作导向，,SCI,检索可行。,12023/9/19潜变量的效应分析与循环效应及应用论文写作,目 录,五、效应分析的应用与论文写作,四、循环效应：原理、图示、,DASC,计算,三、一般效应分析的,DASC,计算,二、交互效应调节效应中介效应：原理、检验与复合,一、回归常识与结构方程模型,六、附录：联立方程模型与二阶段,LSE,2,2024/11/11,潜变量的效应分析与循环效应及应用论文写作,目 录五、效应分析的应用与论文写作四、循环效应：原理、图示,一、回归常识,1,、一元线性回归（模型）,模型,最小二乘,参考文献,1,3,2024/11/11,一、回归常识 模型最小二乘参考文献132023/9/19,参考文献,1,4,2024/11/11,一、回归常识,1,、一元线性回归（参数估计）,参考文献142023/9/19一、回归常识1、一元线性回归,参考文献,1,5,2024/11/11,一、回归常识,1,、一元线性回归（假设检验）,假设检验的一般步骤（,1,）：,要有一个原假设,构造一个包含待检验参数的统计量,在原假设成立时找到该统计量的分布,注意：,原假设对应被择假设也很重要，它也影响统计量的分布。,统计量的分布如果不能推导出精确分布，那么可以考虑大样本时的极限分布，或者采用,Monte Carlo,方法得到数值分布。,参考文献152023/9/19一、回归常识1、一元线性回归,参考文献,1,6,2024/11/11,一、回归常识,1,、一元线性回归（假设检验）,假设检验的一般步骤（,2,）：,给定置信水平,在分布中确定小概率事件的拒绝域,如果统计量落入拒绝域,则拒绝原假设,显著性水平,分位点,小概率原理,两类错误,弃真错误,纳伪错误,参考文献162023/9/19 一、回归常识1、一元线性,参考文献,2,7,2024/11/11,一、回归常识,2,、多元线性回归（模型）,多元线性回归模型,参考文献272023/9/19一、回归常识2、多元线性回归,参考文献,2,8,2024/11/11,一、回归常识,2,、多元线性回归（解与高斯马尔科夫定理）,参考文献282023/9/19一、回归常识2、多元线性回归,参考文献,3,9,2024/11/11,一、结构方程模型,一级指标、潜变量、结构变量,结构方程组、路径系数,二级指标、观测变量、,观测方程组、汇总系数,路径分析,协方差拟合算法,(LISERL),偏最小二乘（,PLS,）,确定性算法,多层路径分析模型,2,、基本概念,1,、二级指标汇总问题,参考文献392023/9/19一、结构方程模型一级指标、潜变,参考文献,4,10,2024/11/11,一、结构方程模型,3,、基本公式,结构方程组,观测方程组,参考文献4102023/9/19一、结构方程模型结构方程组,参考文献,4,11,2024/11/11,结构方程模型基于配方回归约束的确定性算法：,第,1,步，计算单位模长约束的最小二乘解：,对每一个结构变量及其所属的观测变量（纵向模块）做约束回归。观测变量虽然未知，但是加以单位模长约束，同时约束回归系数非负，可以求得唯一解。,第,2,步，计算配方约束的确定性解：,再对上述回归的因变量和回归系数做拉伸压缩，使得回归系数之和为,1,，此时即得结构变量的确定性解。,第,3,步，计算路径系数：,在结构方程中根据已知的结构变量确定性解，计算出各个路径系数。,一、结构方程模型,4,、确定性算法,参考文献4112023/9/19结构方程模型基于配方回归约束,12,二、潜变量效应分析,1,、交互效应,交互效应的日常理解并不困难，其数据分析是考虑两个变量的乘积项作为交互效应项，以其是否显著来判断交互效应是否显著。,潜变量的效应分析，需要使用观测变量实现计算。要分析潜变量的交互效应，难点在于其观测变量的配对。但是根据我们的确定性算法，可以得到潜变量的估计值，于是可以直接计算潜变量的交互项是否显著。,参考文献,5,基于结构方程潜变量,(,结构变量,),的效应分析，基本的是交互效应、调节效应、中介效应。由于交互效应实质上就是调节效应，所以我们专注于考虑调节效应与中介效应，以及它们的复合效应，如有中介变量的调节效应，有调节变量的中介效应。,根据普通的多元线性回归，就可以估计系数，作出检验。通常先对方程变量数据做中心化标准化再做检验。,例如要分析潜变量,的交互效应，就直接写出回归方程：,12二、潜变量效应分析 交互效应的日常理解并不困难，其,参考文献,6,13,2024/11/11,二、潜变量效应分析,2,、调节效应模型,设,Y,与,X,有如下关系,Y=aX+bM+cMX+e,可以把上式重新写成,Y=bM+(a+cM)X+e,对于固定的,M,，这是,Y,对,X,的直线回归。,Y,与,X,的关系由回归系数,a+cM,来刻画，它是,M,的线性函数，,c,衡量了调节效应（,moderating effect,）的大小。,参考文献6132023/9/19二、潜变量效应分析设Y与X有,参考文献,6,14,2024/11/11,二、潜变量效应分析,2,、调节效应计算,参考文献6142023/9/19二、潜变量效应分析,参考文献,6,15,2024/11/11,二、潜变量效应分析,3,、中介效应模型与计算,C,是,X,对,Y,的总效应，,ab,是经过中介变量,M,的中介效应（,mediating effect,）,c,是直接效应。当只有一个中介变量时，效应之间有如下关系：,c=c+ab,中介效应的大小用,c-c=ab,来衡量。,参考文献6152023/9/19二、潜变量效应分析C是X对Y,16,2024/11/11,二、潜变量效应分析,3,、中介效应模型检验,Sobel,检验统计量,Sobel,检验见参考文献,7,162023/9/19二、潜变量效应分析Sobel检验统计量,参考文献,7,17,2024/11/11,二、潜变量效应分析,4,、调节效应与中介效应比较,参考文献7172023/9/19二、潜变量效应分析,参考文献,8,18,2024/11/11,二、潜变量效应分析,5,、有中介的调节效应模型,先检验中介效应，再检验调节效应,参考文献8182023/9/19二、潜变量效应分析先检验中介,参考文献,8,19,2024/11/11,二、潜变量效应分析,6,、有调节的中介效应模型,参考文献8192023/9/19二、潜变量效应分析,参考文献,9,20,2024/11/11,二、潜变量效应分析,6,、有调节的中介效应检验,参考文献9202023/9/19二、潜变量效应分析,参考文献,8,21,2024/11/11,二、潜变量效应分析,7,、调节效应与中介效应混合模型,参考文献8212023/9/19二、潜变量效应分析,参考,DASC,22,2024/11/11,三、一般效应分析的,DASC,计算,1,、交互效应与调节效应,参考DASC222023/9/19三、一般效应分析的DASC,参考,DASC,23,2024/11/11,三、一般效应分析的,DASC,计算,1,、交互效应与调节效应,1,、选中主菜单。,选择路径分析,-,效应分析,-,交互效应与调节效应，点击它。于是,A,区看见例数据，它们都是潜变量数据，来自结构方程模型的计算，采用确定性算法，它第,1,列是待分析的因变量，第,2,列起是其余的潜变量。,B,区看见例参数。,2,、点击开始计算按钮。,计算结果在,C,区显示。看提示与计算栏，程序首先对原始数据做中心化标准化，然后根据,B,区参数指示挑选出两列做它们的乘积项，放在第,2,列，原来的其余各列顺序向右平移。接着程序对上述数据做一个多元线性回归，最后检验自变量的第,1,列即交叉项是否显著。,如果要直接看到结果，可以浏览,C,区的简明结果栏。,本例那里写着：,交互项,(,调节项,),的,t,统计量,3.052774,落在拒绝域,(,临界值,-2.131450,2.131450),，交互效应,(,调节效应,),显著。,3,、计算自己的数据,，只需要在,A,区导入或者直接键入自己的数据，在,B,区修改参数即可,。,参考DASC232023/9/19三、一般效应分析的DASC,参考,DASC,24,2024/11/11,三、一般效应分析的,DASC,计算,2,、中介效应,1,、选中主菜单。,选择路径分析,-,效应分析,-,中介效应，点击它，例数据出现。,2,、点击开始计算按钮。,计算结果在,C,区显示。看提示与计算栏，程序的回归是采用有常数项的回归。,Sobel,检验采用,Monte Carlo,方法，可以实现对任意精度和任意自由度的精确检验。检验统计量的密度函数采用密度核估计的方法显示。这是,DASC