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线性模型有哪些
简单
线性
回归
模型
的每一构成项各有什么含义
答:
(1)自变量对因变量必须有显著的影响,并呈密切的
线性
相关;(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的,而不是形式上的;(3)自变量之彰应
具有
一定的互斥性,即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度;(4)自变量应具有完整的统计数据,其预测值容易确定。多元性回归
模型
的参数估计,...
如何利用数据画
线性
回归方程?
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值: x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ;(2)分别计算分子和分母:(两个公式任选其一) 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。
趋势分析和回归分析,
线性
、对数、多项式、盛幂、指数、移动平均分析有何...
答:
1 趋势分析法 趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归,它是迄今为止研究最多,也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线,使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势,然后按照这个增长趋势曲线,对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势
模型有线性
趋势模型、...
多元
线性
回归和一元线性回归有何区别?
答:
多元
线性
回归模型与一元线性回归
模型有哪些
区别?多元线性回归考察的是多个自变量对因变量的影响,一元线性回归模型考察的是一个自变量对因变量的影响。线性回归分析模型效果的结果如下:从上表可以看出,离差平方和为162.149,残差平方和为152.062,而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中,统计量F=...
多元
线性
回归和一元线性回归的区别在哪里?
答:
多元
线性
回归模型与一元线性回归
模型有哪些
区别?多元线性回归考察的是多个自变量对因变量的影响,一元线性回归模型考察的是一个自变量对因变量的影响。线性回归分析模型效果的结果如下:从上表可以看出,离差平方和为162.149,残差平方和为152.062,而回归平方和为10.086。回归方程的显著性检验中,统计量F=...
预测
模型有哪些
答:
预测
模型有哪些
如下:预测模型是一种利用现有数据来预测未来事件或结果的方法。以下是常见的几种预测模型及其介绍和相关扩展:
线性
回归模型:线性回归模型是一种基本的预测模型,它通过建立线性关系来预测因变量与自变量之间的关系。它基于最小二乘法来确定最佳拟合直线,以在训练数据上最小化预测误差。线性...
计量经济学中多重共
线性
的检验方法
有哪些
答:
2、变量显著性与方程显著性综合判断 (修正)可决系数大,F值显著大于临界值,而值不显著;那么可认为存在多重共
线性
。3、辅助回归 将每个解释变量对其余变量回归,若某个回归方程显著成立,则该解释变量和其余变量有多重共线性。(4)方差扩大(膨胀)因子法 (5)直观判断法 增加或者减少一个解释变量...
一元
线性
回归
模型有哪些
经典假定?
答:
1、回归
模型
因变量y与自变量x之间
具有线性
关系。2、在重复抽样中自变量x值是固定的。即假定x是非随机的。3、误差项 的均值为零。4、误差项 的方差为常数。5、误差项 是独立随机变量且服从正态分布
线性
回归方程公式
答:
只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。(这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别,而不是一个单一的标量变量。)在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
线性模型
。最常用的线性回归建模是给定X值的...
线性
回归在什么情况下是不可替代的?
答:
如果我们的y不是正态分布的,则使用广义
线性模型
(Nelder&Wedderburn,1972),其中y通过链接函数进行变换,但再次假设f(y)和x线性相关。如果不是这种情况,并且关系在x的范围内变化,则可能不是最合适的。我们在这里有一些选择: 我们可以使用线性拟合,但是如果这样做的话,我们会在数据的某些部分上面或者下面。 我们可以...
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