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2022考研统计与测量心理学要点：一元线性回归分析

发布日期：2021-02-22 17:04:00 来源：四川考研网

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一元线性回归分析

一、一元线性回归分析

一元线性回归是指只有一个自变量的线性回归。

(一)回归线

一条能代表散点图上分布趋势的直线，这条优拟合线即称为回归线。常用的拟合这条回归线的原则，就是使各点与该线纵向距离的平方和为小。

(二)回归方程

确定回归线的方程称回归方程。

1.用小二乘方法求回归系数

2. 求截距

(三)用原始数据计算回归系数

二、一元线性回归方程的检验

(一)估计误差的标准差

(二)一元线性回归方程检验的方法

一元线性回归方程检验有三种等效的方法：

(1)对回归方程进行方差分析;

(2)对两个变量的相关系数进行与总体零相关的显著性检验;

(3)对回归系数进行显著性检验

(三)一元线性回归系数显著性检验方法

在回归线上，当与所有自变量X相对应的各组因变量Y的残值都呈正态分布，并且残值方差为齐性时，由X估计Y回归系数的标准误为公式。可以用公式进行显著性检验。

(四)测定系数

测定系数指回归平方和在总平方和中所占比例，这个比例越大，意味着误差平方和所占比例越小，效果就越好。测定系数同时等于相关系数的平方。

三、一元线性回归方程的应用

(一)用样本回归方程推算因变量的回归值

(二)对因变量真值的

第六节卡方检验

卡方检验的假设：

1、分类相互排斥，互不包容

2、观测值相互独立

3、期望次数的大小

每一个单元格中的期望次数不小于5

以上就是四川考研小编整理的“2022考研统计与测量心理学要点：一元线性回归分析”相关内容，希望对大家有所帮助，预祝大家能考上理想的院校。更多心理学考研信息尽在四川考研心理学频道！

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【责任编辑：李万鑫】

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