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1，关于spss相关分析和逐步回归分析之间的一些疑问

实际上，你只需将因变量与5个自变量进行回归分析，选用逐步回归，系统将自动选择相关性强的自变量进入回归方程。

关于spss相关分析和逐步回归分析之间的一些疑问

2，stata简单回归FamaMacBeth逐步回归用什么软件实现

好像现在文献里提到Fama-MacBeth回归通常指的是：以各个横截面的数据估计出一组回归，然后利用这些回归的系数再计算出t值，从而解决Cross-sectional corrleation of resiudals对回归t值的高估问题。 【 在 bbscity (还我机会) 的大作中提到: 】 : 以我目前对Fama-Macbeth的理解就是（唉，看了这么常时间一直困扰在第二步）： : 要解决的问题是，Beta和回报有长期稳定的线性关系， : 因为单个股票的beta稳定性差，且估计的精度差，

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3，如何使用SPSS进行逐步回归分析

逐步回归分析 在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。 逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程。 回归方程包含的自变量越多，回归平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也随之较小，预测值的误差也愈小，模拟的效果愈好。但是方程中的变量过多，预报工作量就会越大，其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。因此在多元回归模型中，选择适宜的变量数目尤为重要。 逐步回归在病虫预报中的应用实例: 以陕西省长武地区1984~1995年的烟蚜传毒病情资料、相关虫情和气象资料为例（数据见DATA6.xls），建立蚜传病毒病情指数的逐步回归模型，说明逐步回归分析的具体步骤。影响蚜传病毒病情指数的虫情因子和气象因子一共有21个，通过逐步回归，从中选出对病情指数影响显著的因子，从而建立相应的模型。对1984~1995年的病情指数进行回检，然后对1996~1998年的病情进行预报，再检验预报的效果。 变量说明如下： y：历年病情指数

如何使用SPSS进行逐步回归分析

4，matlab逐步回归问题

逐步回归主要调用matlab的函数stepwise(x,y,inmodel,alpha);附加一个逐步回归的程序:y与x（四个变量）之间的关系x0=[1 7 26 6 60 78.5 2 1 29 15 52 74.3 3 11 56 8 20 104.3 4 77 31 8 47 87.6 5 7 52 6 33 95.9 6 11 55 9 22 109.2 7 3 71 17 6 102.7 8 1 31 22 44 72.5 9 2 54 18 22 93.1 10 21 47 23 34 83.8 11 1 40 23 34 83.8 12 11 66 9 12 113.3 13 10 68 8 12 109.4];%13组数据;第1列为序号；%第2-5列为4个因素为x1，x2，x3，x4；%第6列为因变量y；x=x0(:,2:5) %x数值的初始化y=x0(:,6) %y数值的初始化stepwise(x,y,[1:4])%包括所有的变量
该逐步回归分析中有4个候选自变量x1,x2,x3,x4，图中左上角用圆点和线段显示4个候选变量的回归系数的估计值和置信区间，x3和x4的置信区间包含零点，说明x3和x4的回归系数有可能为0，即x3,x4可能对因变量不起作用，所以用红色表示，意味着可以去掉这2个候选变量。图中上方的Coeff.下面的数据是各候选变量的回归系数，t-stat表示t统计量，p-val是伴随概率，当p-val小于给定的显著性水平时回归模型有效。右上角的“Move no terms”表示不需要移动候选变量了。中间方框中的数据：Intercept是线性回归模型的常数项的估计值，后面的分别表示决定系数，F统计量，剩余标准差，调整后的决定系数，伴随概率。图中最下方的圆点表示每次调整候选变量后的回归模型的剩余标准差，越小越好。从该图来看，最后确定的回归模型是y=52.5773+1.46831x1+0.66225x2。判断一个回归模型的好坏的标准主要有：回归系数的置信区间不能包含0；决定系数表示因变量的变化中由自变量的变化所引起的那部分所占的比例，越接近1越好；伴随概率p值要小于给定的显著性水平；剩余标准差要足够小。

5，什么SAS的回归分析程序

举个例子data aa;input x1 x2 x3 y;cards;1.9993 11.4 4.0575 11.7161 2.0254 8.1 3.7750 6.9862 2.0010 10.7 3.3733 11.3444 2.1072 11.2 3.1352 12.4770 1.8941 9.0 3.5190 5.9618 2.0188 12.5 3.4278 11.2210 1.9362 10.1 3.8518 8.8416 2.1072 8.5 4.1373 7.9483 1.9843 8.3 4.2719 9.8014 1.9904 10.8 4.9872 11.0765 1.7836 10.7 3.0091 6.3744 1.9730 8.8 4.3073 9.3993 1.9414 10.2 4.3965 9.8420 2.0519 9.0 4.1673 8.2510 1.9626 11.1 4.0186 10.6400 1.8651 14.2 3.4175 6.6433 ;proc reg;model y=x1 x2 x3;run;
SAS岭回归分析方法是传统的多元回归分析方法的一个补充, 在实际工作中经常使用。但是在标准统计软件SA S 中没有专门的岭回归分析过程, 本文介绍如何通过设置伪样品后使用SA S 进行岭回归分析。岭回归分析是一种改进的最小二乘法。当自变量x1, x2, ., xm 间相关性强时, 或某些变量的变化范围太小时, 用传统的基于最小二乘法估计参数的多元回归、逐步回归方法往往不能得 到令人满意的结果, 甚至有些回归系数的符号与专业知识不一致, 在这种情况下往往可以采用 岭回归分析方法。在国际著名的标准统计软件SA S 中没有专门的岭回归分析过程, 但可以通 过设置伪样品后使用SA S 中的REG 过程来估计岭回归系数。摘抄的希望对你有帮助
提供一个多元线性回归程序reg过程一般由下列语句控制：proc reg data=数据集集名 ;model 因变量=自变量名列 ；var 变量列表；output out=数据集名 ;plot 绘图表达式 ；print 关键字列；weight 变量；freq 变量；by 变量；restrict 方程1，方程2，… ；test 方程1，方程2，…；run ;其中，model语句是必需要有的，其他语句都是可选的。

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