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回归中忽略变量对估计值影响
如果模型中存在异方差性,对模型有什么
影响
答:
回归
模型一旦出现异方差性,如果仍采用OLS估计模型参数,会对模型产生
的影响
如下:影响 1、参数估计量非有效。2、
变量的
显著性检验失去意义。3、回归方程的应用效果极不理想。总的来说,当模型出现异方差性时,参数OLS
估计值的
变异程度增大,从而造成对Y的预测误差变大,降低预测精度,预测功能失效。回归...
多重共线性对
回归
参数
的估计
有什么
影响
?
答:
多重共线性会使线性
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。具体
影响
如下:1、参数估计量经济含义不合理;2、
变量的
显著性检验失去意义,可能将重要的解释变量排除在模型之外;3、模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大,使预测...
多重共线性对
回归
参数
的估计
有什么
影响
答:
1、完全共线性下参数
估计
量不存在。2、近似共线性下OLS估计量非有效。3、参数估计量经济含义不合理。4、
变量的
显著性检验失去意义,可能将重要的解释变量排除在模型之外。5、模型的预测功能失效,变大的方差容易使区间预测的“区间”变大,使预测失去意义。
线性
回归
模型中设置随机误差项有何意义?对其有哪些假设?
答:
随机误差项是在建模的时候引入,用来解释由于数据本身具有测量误差而导致的由模型确定性因素得到的最终结果与实际有所偏差的原因。而残差是
回归
分析得到
的估计值
与实际值的偏差,用来衡量回归效果的好坏。一个是模型建立时候为了保障模型合理性,一个是衡量模型结果的量。随机误差的基本假设是:1、随机误差项...
截距对线性
回归
模型的预测结果有何
影响
?
答:
销售额的平均水平。因此,截距对于理解线性
回归
模型的意义具有重要作用。4. 影响模型的稳定性:截距的大小可能会受到数据中异常
值的影响
。如果数据中存在异常值,可能会导致截距
的估计值
偏离真实值,从而影响模型的稳定性。因此,在建立线性回归模型时,需要注意数据中的异常值,并采取相应的处理方法。
多重线性
回归
分析中,若对某一自
变量的值
加上一个不为零的常数会怎么样...
答:
假设原来的关系为y=kx+……+b 令新变量u=x+c,其中c为常数 得到y=k(u-c)+……+b=ku+……+b-kc 可见,对某一自
变量的值
加上一个不为零的常数后,原来关系的系数不变,常数项会发生改变(常数项减小量为kc)
回归
系数是什么意思?
答:
回归
系数的大小和符号对研究结果的解释非常重要。如果回归系数为正数,意味着自变量与因变量之间呈正相关关系;如果回归系数为负数,意味着自变量与因变量之间呈负相关关系。回归系数的绝对值越大,说明自
变量对
因
变量的影响
越强,但并不一定意味着因果关系。回归系数
的估计
需要用到统计学中的方法,比如最小...
什么是
回归
变差?
答:
回归
变差反映的是在y的总变差中,由x和y的直线回归关系而引起的y的变化部分;剩余变差(残差平方和):在回归模型中,因
变量的
观测值与
估计值
之差的平方和,不能由解释变量所解释的部分变差。剩余变差反映的是除了x对y的直线回归关系影响之外的其他一切因素对y
的影响
部分。【...
回归
分析结果怎么看?
答:
第三 看具体
回归
系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自
变量对
因变量有显著预测作用,反之没有作用。 问题五:怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著
影响
10分 模型中解释
变量的估计值
为-0.466102,标准差是0.069349,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越稳定,解释变量的估计值的...
分类和
回归的
区别和联系
答:
2. 相关分析要求所有变量均为随机变量。
回归
分析中,自变量是确定的,因变量是随机的。即给定自变量的值后,因
变量的估计值
可能存在波动。3. 相关分析主要通过相关系数这一指标来衡量变量间的相关程度。由于变量对等,相关系数是确定的。而在回归分析中,对于因果关系明显
的变量对
(如身高与体重、价格与...
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