2022考研统计与测量心理学复习重点：一元线性回归分析

　　2022考研的备考心理学的考生已经进入第一轮复习状态，心理学考研对于知识点的复习是日常复习不可少的。为了帮助大家更深入的了解2022考研事宜，今天小编整理了2022考研统计与测量心理学要点：一元线性回归分析，希望对各位考生有所帮助。

　　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

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