階乘回歸的應(yīng)用？

分層回歸其實是對兩個或多個回歸模型進行比較。我們可以根據(jù)兩個模型所解釋的變異量的差異來比較所建立的兩個模型。一個模型解釋了越多的變異，則它對數(shù)據(jù)的擬合就越好。假如在其他條件相等的情況下，一個模型比另一個模型解釋了更多的變異，則這個模型是一個更好的模型。兩個模型所解釋的變異量之間的差異可以用統(tǒng)計顯著性來估計和檢驗。

模型比較可以用來評估個體預(yù)測變量。檢驗一個預(yù)測變量是否顯著的方法是比較兩個模型，其中第一個模型不包括這個預(yù)測變量，而第二個模型包括該變量。假如該預(yù)測變量解釋了顯著的額外變異，那第二個模型就顯著地解釋了比第一個模型更多的變異。這種觀點簡單而有力。但是，要理解這種分析，你必須理解該預(yù)測變量所解釋的獨特變異和總體變異之間的差異。