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多元线性回归模型的基本假定
为什么要进行
多元线性回归
?
答:
社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响,因此,一般要进行
多元回归
分析。
多元线性回归的基本
原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。多元线性回归方法:1、建立因变量和一个或多个自变量之间的模型。2、利用最小二乘法计算
模型的
...
为什么一元
线性回归
没有无多重共
线性假定
答:
包括一元线性回归参数
的假设
检验也可以推广到
多元线性回归
,然后多元线性回归还会出现一些一元线性回归没有的问题,比如多重共线性,即多个自变量之间是有线性关系的。一元
线性回归模型
通常有三条
基本的假定
:1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0。这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于...
多元线性回归
数据造假怎么才发现的
答:
3、会。数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合,拟合出一个方程,然后通过将这个方程应用到其他同类事件中,可以进行预测。4、简单
线性回归模型的基本假定
:①零均值假定;②同方差假定;③无自相关假定;④随机扰动项与解释变量不相关假定;⑤正态性假定。
什么事多变量
回归
分析
答:
回归变量x1,x2,…,xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型:
线性模型
和非线性模型。线性模型中
假定
y 的主要部分(记为),可由x1,x2,xm线性表示为 其中b0,b1,b2,…,bm是未知常数,需用样本去估计,ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型,称为多重线性回归或
多元线性回归
。用样本...
何为多重共
线性
?
答:
违背的假定:
基本假定
与简单
线性回归模型
,假设各解释变量之间不存在线性关系,各解释变量的观测值之间无关。多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的...
多变量
回归
分析中的各个变量需要区分自变量和因变量吗?
答:
回归变量x1,x2,…,xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型:
线性模型
和非线性模型。线性模型中
假定
y 的主要部分(记为),可由x1,x2,xm线性表示为 其中b0,b1,b2,…,bm是未知常数,需用样本去估计,ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型,称为多重线性回归或
多元线性回归
。用样本...
回归
分析中自变量和因变量的定义有什么区别?
答:
回归变量x1,x2,…,xm与因变量y之间最常见的统计关系有两大类型:
线性模型
和非线性模型。线性模型中
假定
y 的主要部分(记为),可由x1,x2,xm线性表示为 其中b0,b1,b2,…,bm是未知常数,需用样本去估计,ε 是用取代y后的误差。这是最常用的模型,称为多重线性回归或
多元线性回归
。用样本...
一元
线性回归
有哪些
假定
条件?
答:
一元
线性回归模型
通常有三条
基本的假定
:1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0。这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x。2、对于所有的x值,ε的方差盯σ2都...
最佳
线性
无偏估计量名词解释
答:
在给定经典
线性回归模型的假定
下,最小二乘估计量,在无偏线性估计量一类中,有最小方差,即它们满足最优线性无偏性。
基本
信息 外文名 best linear unbiased estimate 缩写 BLUE 性质 无偏性 含义 最优线性无偏性(best linear unbiased estimate,BLUE)指一个估计量具有以下性质:(1)线性,即这个估计...
什么是一元
线性回归
分析预测法?
答:
一元
线性回归模型
通常有三条
基本的假定
:1、误差项ε是一个期望值为零的随机变量,即E(ε)=0。这意味着在式y=β0+β1+ε中,由于β0和β1都是常数,所以有E(β0)=β0,E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值,y的期望值为E(y)=β0+β1x。2、对于所有的x值,ε的方差盯σ2都...
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