11问答网
所有问题
当前搜索:
已知Y和X满足总体回归模型
总体回归模型
和样本回归模型的联系是什么?
答:
1、描述的对象不同。
总体回归模型
描述总体中变量
Y与X
的相互关系,而样本回归模型描述所观测的样本中变量Y与X的互相关系。2、建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。3、模型性质不同。总体回归模型不是随机模型,样本回归模型是随机模型,它伴随...
求出自变量
x
和因变量
y
的线性
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。
怎样用线性
回归
的方法求出
x
、
y
值?
答:
不太一般的情况,线性
回归模型
可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的回归分析一样,线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布,而不是X和y的联合概率分布。
已知Y和X
之间存在线性因果关系,
回归模型
为Y=a+bX+U,求参数a,b,随机误...
答:
y
=0.5+2.5x。
表示
x和y
之间真实线性关系的是___。
答:
答案是C。D选项等号左边应该是关于E(
Y|X
), 它是总体回归函数。C项加了随机项,是
总体回归模型
,是
Y与X
的真是关系。
线性
回归模型
公式
答:
1、线性
回归模型
假设:因变量
Y和
自变量
X
之间的关系是线性的。这意味着b0和b1只有一阶,并且均不与另一个回归参数相乘或相除(如公式中不存在b0/b1)。但是自变量X可以不止取一阶。2、自变量X不是随机的。3、残差的期望值为0:E(ε) = 0。4、残差的方差对于所有观察都是相同的。5、残差ε与观测...
回归
线中
X和Y
都是随机变量吗?
答:
x和y
都是随机变量。在
总体
中我们假定
Y
=
X
*参数+残差项,这个是随机变量,但是由于我们无法得到总体,我们仅能通过样本去估计总体。针对线性
回归模型
,我们从总体中随机抽取n个样本,这随机抽取的N个样本(x1,y1...xn,yn)依旧是随机变量,最后通过实际的观测值(1,2;3,5)等他们是随机变量的观...
某家庭年收入
x与
年支出
y满足回归
直线方程 y =bx+a+e (单位:万元),其中...
答:
∵某地的财政收入
x与
支出
y满足
的线性
回归模型
是y=bx+a+e(单位:亿元),其中b=0.8,a=2,∴y=0.8x+2+e当x=10时,y=0.8x+2+e=10+e∵|e|≤0.5,∴-0.5≤e≤0.5∴9.5≤y≤10.5,∴今年支出预计不低于9.5亿元.故选D.
线性
回归模型
是否适合所有的数据?
答:
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的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值: a+geom_smooth(col="red...
总体回归与
样本回归有何区别?
答:
一、
模型
不同 1、
总体回归
函数:总体回归函数表明被解释变量
Y
的平均状态(总体条件期望)随解释变量
X
变化的规律。2、样本回归函数:样本回归函数也称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。二、作用不同 1、总体回归...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
设总体X~N(0,1)
总体X的一组容量为10的样本
设总体X的分布律为
E(XY)=E(X)E(Y)
D(XY)=D(X)D(Y)
X和Y独立同分布
若XY独立则DXY
X+Y
X与Y是否相关