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已知Y和X满足总体回归模型
满足
多元线性
回归模型
基本假定时的条件
答:
多元线性
回归模型
的检验方法有:判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算公式为:R = R接近于1表明
Y与X
1,X2,…,Xk之间的线性关系程度密切;R接近于0表明Y与X1,X2,…,Xk之间的线性关系程度不密切。回归系数显著性检验。在多元回归分析中,回归系数...
两个变量
y与x
的
回归模型
中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如...
答:
由相关指数R2的意义可知,R2越接近1,拟合效果越好,综合选项可知:
模型
1的相关指数R2为0.96为最大,故拟合效果最好故选A
线性
回归
系数r怎么算?
答:
首先,我们需要收集两个变量的数据,通常表示为
x和y
。x可以代表自变量,y可以代表因变量。然后,我们将数据输入到线性
回归模型
中,通过最小二乘法等统计方法,得到回归直线的斜率和截距。接下来,我们计算r值。r值的计算公式为:r=(nΣ
xy
-ΣxΣy)/√[nΣx²-(Σx)²][nΣy²...
如何求解线性
回归
答:
线性
回归
有很多实际用途。分为以下两大类:如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的
和X
的值拟合出一个预测
模型
。当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。给定一个变量
y和
一些变量X1,...,Xp,这些变量...
线性
回归
系数r?怎么算
答:
首先,我们需要收集两个变量的数据,通常表示为
x和y
。x可以代表自变量,y可以代表因变量。然后,我们将数据输入到线性
回归模型
中,通过最小二乘法等统计方法,得到回归直线的斜率和截距。接下来,我们计算r值。r值的计算公式为:r=(nΣ
xy
-ΣxΣy)/√[nΣx²-(Σx)²][nΣy²...
如何解线性
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。
一元线性
回归模型
中
Y
是被解释变量还是因变量?
答:
在回归分析模型
Y
=β0+β1
X
+ε(一元线性
回归模型
)中,Y是被解释变量,就称为因变量。X是解释变量,称为自变量。表示为:因变量Y随自变量X的变化而变化。协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分析中要排除这些因素对结果的影响。“选择变量”即是条件变量,并且有个条件定义按钮(rule),...
线性
回归
的作者
答:
为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 2
回归模型
假设我们有一些带有两个属性
Y和X
的数据。如果它们是线性相关的,则它们可能看起来像这样: a<-ggplot(my_data, aes(x=X,y=Y))+geom_point()+ 为了检查这种关系,我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y...
两个变量
y与x
的
回归模型
中,分别选择了4个不同的模型,它们的相关指数R2如...
答:
由于D选项中相关指数最小,则其拟合效果最差.故选D.
总体回归
函数
与
样本回归函数的关系是什么?
答:
总体回归
函数也成为理论回归函数,
模型
为 E(
y
|
x
)= a + b x 其中参数ab存在但未知,是一个期望值,样本回归函数也成为经验回归函数 模型为 y^ = a^ + b^ x 其中a^ 、b^为根据样本数据估计出来的值,y^也是通过估计所得的方程预测出来的值。非实际模型,知识用来拟合实际模型。
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