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回归模型中的u
如何构建
U
型关系
回归模型
?
答:
构建U型关系
回归模型
需要以下步骤:1. 确定因变量和自变量:首先,我们需要确定我们想要预测的因变量(也称为响应变量或目标变量)以及可能影响该变量的自变量(也称为预测变量或特征)。2. 数据收集:收集与因变量和自变量相关的数据。这可能涉及到从各种来源收集数据,如数据库、调查问卷、实验等。3. 数...
多元线性
回归模型中
对随机扰动项有哪些基本假定
答:
多元线性
回归模型中
对随机扰动项u的假定:零 均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机 扰动与解释变量不相关假定、正态性假定、无 多重共线性假定。多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定,除了其他基本假定以外,还要求满足无多重共线性假定。
如何看
回归模型的
拟合优度呢?
答:
3、F是对
回归模型
整体的方差检验,所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准,你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述,以调整后的R方更准确一些,也就是自变量对因变量的解释率为28%。4、p=P(|
U
|=|
u
|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数,用来评价模型的拟合好坏...
为什么
模型中
要有
U
答:
u是
模型
期望,模型期望是做模型的目的。x是维度为d的列向量,u是模型期望,在实际应用中u通常用样本均值来代替,通常用样本方差来代替。模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式,任何模型都是由三个部分组成的。
经典线性
回归模型的
假定有哪些
答:
1、
回归模型
是参数线性的,但不一定是变量线性的。 参数线性,变量线性。2、解释变量(X)与扰动误差项μ不相关。3、扰动项的期望或均值为零;4、Ui的方差为常数或同方差;5、无自相关,即两个误差项之间不相关;6、观测次数必须要与待估计的参数个数;7、解释变量要有变异性;8、假定正确设定回归...
经济计量学中随机项
u
的经典假设条件是什么?
答:
3.各个误差项之间无自相关,ui 和uj(i≠j)之间的相关为零。 二者的协方差为0 4.ui 和Xi 的协方差为零或E(ui Xi)=0该假定表示误差项
u
和解释变量X 是不相关的。也就是说在总体
回归模型中
,X 和u 对Y 有各自的影响。但是,如果X 和u 是相关的,就不可能评估他们各自对Y 的影响。5...
一元函数和一元线性
回归模型的
区别
答:
主要的区域在于前者是确定性的关系,一个自变量值唯一对应一个因变量的值,而后者是随机性的关系,一个自变量的值,对应的是一个随机变量,取值多个。表达式上,前者y=a+bx,后者y=a+bx+
u
,u为随机误差项,服从一定随机分布。
回归
拟合优度怎么计算?
答:
计算拟合优度 Q: 通过计算实际观测值与模型预测值之间的差异的平方和,得到拟合优度的值。公式
中的
y 是实际观测值,y^ 是
回归模型
预测的值。评估拟合程度: 根据计算得到的拟合优度 Q,对模型的拟合程度进行评价。当 Q 较小时,表示模型能够较好地拟合实际观测值;反之,Q 较大时,表示模型拟合...
多元
回归模型中
变量选择的方法有
答:
变量选择的方法有哪些:前进法、后退法、Lasso方法。某一个变量与
模型中
随机解释变量高度相关,但却不与随机误差项相关,那么就可以用此变量与模型中相应
回归
系数得到一个一致估计量,这个变量就称为工具变量,这种估计方法就叫工具变量法。在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与误差项相关的随机...
在
回归模型中
Var(
u
),怎么读?Var(u)与E(U2)意思一样吗?
答:
var[va:],意思好象不一样!
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