※ [本文轉錄自 NCCU07_DIP 看板] 作者: ernie80168 (方方) 看板: NCCU07_DIP 標題: Re: 量化研究 期末名詞清單 2 時間: Mon Jun 15 20:28:14 2009 以下 有錯請補充 不然我也會錯 @@ : 先補充一些觀念 : *類別變數（類別資料）分為nominal和ordinal兩種； : 數字變數分為ratio和interval兩種 *卡方獨立性檢定 用在檢定兩個變數之間是獨立 （自變數依變數 數字和類別好像都可以） *自變數和依變數是順序資料的話 則要用 tau-b tau-c gamma d 等 來檢視其「關聯性的正負」以及「關聯強弱」 -1~1之間 絕對值超過0.3代表有重要關聯 *自變數和依變數是數字資料的話 要用 r 值來看其關聯及方向 -1~1之間 絕對值超過0.3代表有重要關聯 這個值就是相關係數 其平方就是 r square *迴歸模型 用處在於 用線性方程式來表示變數之間的關係 只有一個自變數的話就是簡單迴歸 超過一個自變數就是複迴歸 *迴歸模型中的所有變數都是數字變數 如果是類別變數的話，就會將原先的類別資料重新編碼成「虛擬變數」。 不知道虛擬變數是什麼的話 期末考就會變成dummy喔！ *那Logistic Regression是做什麼的？ -->依變數是類別變數 若是二分類nominal的依變數-->二元勝算對數模型 多分類nominal的依變數-->多項勝算對數模型 順序ordinal的依變數-->次序勝算對數模型 *F檢定的用處有兩種 （在迴歸當中） SPSS報表上面會出現一個F值 然後會顯示是否顯著 這是指整個模型是否顯著 顯著的話就是說這個模型中的變數合在一起 對依變數有解釋力 這個也是可以手算的 投影片標題就是模型適合度檢定 那一張 當我們抽掉一個（或多個）變數後 整個模型可能還是會有解釋力 在報表上的F檢定（模型適合度）仍可能為顯著 只是解釋的程度不同了 所以我們要來比較哪個模型比較好 這時就要來算F檢定 就今天老師算的那題例題 也是上次作業算的 R2（R平方）就是指總解釋量 這個地方的H0: 抽掉的變數=0 若拒絕H0，代表抽掉的變數不是0（或不全為0），所以不可以抽掉，完整模型較佳 若無法拒絕H0，代表抽掉的變數是0，可以抽掉，簡化模型較佳 -- 哈囉^^ 我一人停步在路隅　 傾聽空谷的松籟 青天裡有白雲盤踞　 轉眼間忽又不在 --

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