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一般线性模型的条件
线性
规划的标准形有哪些限制?
答:
线性
规划的标准形限制:约束
条件
都是等式;等式约束的右端项为非负的常数;每个变量都要求取非负数值。线性规划规划
模型的
表示形式有多种,但为研究分析方便,本教材确定如下形式为线性规划模型的标准型,其他类型的问题,例如极小化问题,不同形式的约束问题,和有负变量的问题,都可以改写成其等价问题的...
线性
规划问题的
一般
形式有何特征
答:
线性
规划规划
模型的
表示形式有多种,但为研究分析方便,本教材确定如下形式为线性规划模型的标准型 问题的提出 例1.(生产优化计划)p.8 已知 产品1 产品2 资源总量 设备 1 2 8台时 原材料a 4 0 16公斤 原材料b 0 4 12公斤 利润(元)2 3 求解:目标函数:max 2x1+3x2 约束
条件
:x1+2x...
线性
规划
模型的
共同特征各项之间如何取得联系?
答:
线性
规划问题的形式特征,三个要素组成:1、变量或决策变量;2、目标函数;3、约束
条件
。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法,已有单纯形法的标准软件,可在电子计算机上求解约束条件和决策变量数达 10000个以上的线性规划问题。为了提高解题速度,又有改进单纯形法、对偶单纯形法、原始对偶方法、分解算法...
可以
线性
化的
模型
有哪几类,如何线性化
答:
曲线回归方程
一般
是以自变量的多项式表达因变量。方法是:根据数据的特点先进行某些变换(如对数变换、平方根变换等),如果变换后得到线性模型,则进行线性回归; 如果变换后仍得不到线性模型,则可以用曲线拟合的方法对原始数据进行拟合,确定曲线回归方程。对数
线性模型的
基本原理,与方差分析相关的,在多元...
线性
规划的标准形式
答:
建立数学
模型
特点:每个模型都有若干个决策变量(x1,x2,x3……,xn),其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案,同时决策变量
一般
是非负的。目标函数是决策变量的
线性
函数,根据具体问题可以是最大化或最小化,二者统称为最优化。约束
条件
也是决策变量的线性函数。线性规划发展:线性规划的...
多元
线性
回归
模型的
前提
条件
是什么?
答:
2、各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共
线性
问题。对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》。3、残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归
模型的
精度, σ 越小,用所得到回归模型...
建立一元
线性
回归
模型的条件
是什么
答:
建立一元
线性
回归
模型的条件
是确实存在显著相关关系,确实存在直线相关关系,应根据最小平方法。回归模型对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi,式中,β0,β1,…,βp是p+1个待估计的参数;εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的...
两变量的
线性
回归怎么做?有何
条件
?
答:
看标准回归系数,直接用SPSS回归分析,就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。不是
线性的
可以通过一定的转换将其变为线性,然后再利用多元线性回归做
模型
即可。变量间存在一定的相关很正常,只要不存在多重共线性就好。如果说只需要探讨自变量与因变量间的关系,而不需要根据自变量的取值预测因变量的区间,...
古典
线性
回归
模型
假设有哪些?
答:
古典
线性
回归
模型
假设是如下:1、零均值假定。即在给定xt
的条件
下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即E(ut)=0。2、同方差假定。误差项ut的方差与t无关,为一个常数。3、无自相关假定。即不同的误差项相互独立。4、解释变量与随机误差项不相关假定。5、正态性假定,即假定误差项ut服从均值为...
什么是
线性
回归
模型
答:
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。 在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
线性模型
。最常用的线性回归建模是给定X值的y
的条件
均值是X的仿射函数。不太
一般
的情况,线性回归模型可以是一个...
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