99问答网
所有问题
当前搜索:
一元线性回归模型的统计检验
怎样理解R平方值的意义和作用?
答:
首先已知回归系数b1,讲方程逆推,自变量因变量互换,得到回归系数b2,相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思),如此便可得到相关系数r。判定系数R^2的定义?它说明了什么意义?1、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。2、
统计
学里R^2表示:决定系数,反应因变量的...
经济计量学的图书目录
答:
随机扰动项方差a2的估计第五节
一元线性回归模型的统计检验
第六节 预测本章小结思考与练习第3章 多重线性回归模型第一节 模型的矩阵表示和基本假定第二节 参数的最小二乘估计及其性质第三节 残差和随机扰动项方差a2的估计第四节 多重线性模型的统计检验第五节 预测第六节 多重线性回归分析计算步骤...
怎么计算判定系数?
答:
首先已知回归系数b1,讲方程逆推,自变量因变量互换,得到回归系数b2,相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr是开平方的意思),如此便可得到相关系数r。判定系数R^2的定义?它说明了什么意义?1、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。2、
统计
学里R^2表示:决定系数,反应因变量的...
线性回归
方程是如何求得的?
答:
用直线(y=ax+b)拟合时,得到的方程和
一元线性回归
分析得到的方程是一样的,但是拟合时可以人为指定函数参数形式,如b=0,而线性回归分析目的则侧重于描述y和x线性相关的程度,通常会同时计算相关系数、F
检验
值等
统计
参数。求解方法
线性回归模型
经常用最小二乘逼近来拟合,但他们也可能用别的方法来拟合...
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
怎么
检验回归
方程显著?
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X1,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...
多元
回归模型的检验
有哪些?
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X1,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...
多元
线性回归模型的
计算模型
答:
(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,同
一元线性回归
方程一样,也是在要求误差平方和(Σe)为最小的前提下,用最小二乘法求解参数。以二
线性回归模型
为例,求解回归参数的标准方程组为解此方程可求得b0,b1,b2的数值。
多元
回归
分析中的基本假定有哪些?
答:
3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设随机扰动项服从正态分布。多元
线性回归模型的检验
方法有:1、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...
多元
线性回归的
显著性
检验
包含哪些内容?如何进行
答:
多元
线性回归的
显著性
检验
包含所有自变量与因变量。回归方程的显著性检验,即检验整个回归方程的显著性,或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。能常采用F检验,F
统计
量的计算公式为:根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表,得到相应的临界值Fa,若F>Fa,则回归方程具有显著意义,...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜