※ 引述《Ringmay (Ringmay)》之铭言： : 所谓阶层式回归(hierarchical regression model)是指针对一个依变数, : 分不同步骤加入不同的自变数,以检视这些不同的自变数是否增加解释能力. 这一般不叫 hierarchical regression model... 至少在用於此处之外, "hierarchical model" 有另两个 更常用的场合; 而你说的这个, 通常叫 stepwise regression. : 也就是以研究者主观的判断(必须有明确的理论依据)依序投入预测变数, : 然後比较模式间的解释能力. : 而以上通常比较 adjusted R^2的差异即可知道. 如果不同模型是可比较的, 而且如果所用资料相同, 是可 以用 R^2 检定两模型差异是否显着. : 而我的疑问就在於技术上该如何操作去比较增加的R^2是否有达到显着水准? : 例如:R^2 for model 1=17%, model 2=29% ==> delta R^2=12%, : 此时该用什麽检定方法判断增加的解释力有达到显着水准(p<0.01 or p<0.05)? : 因为我在paper上看到有人做显着水准的检定,但不知道该如何操作. 其实, 不管你是要用, 或只是好奇, 应该都要看看书, 而 不是直接把问题丢上来! : 希望有人能帮我解惑,谢谢! 假设两线性模型 M1, M2 是可比较的, 假设 M1>M2, 即假 设 M1 比 M2 复杂. 设 M1, M2 的残差自由度分别是 f1, f2, 而其判定系数分别是 R1^2, R2^2. 则 (R1^2-R2^2)/(f2-f1) F = ------------------------ (1-R1^2)/f1 自由度 (f2-f1), f1. -- 来自统计专业的召唤... 批踢踢实业站 telnet://ptt.cc Statistics (统计学及统计软体版) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 交大资科次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) --

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