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一般线性模型的条件
什么
条件
下加松弛变量、剩余变量、人工变量
答:
1、松弛变量:若所研究的
线性
规划
模型的
约束
条件
全是小于类型,那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0,则收敛到原有状态,若大于零,则约束松弛。2、剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件,...
怎么看变量之间的相关性?
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,...
一元
线性
回归的数学原理
答:
一元
线性
回归其实就是最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大...
什么
条件
下加松弛变量、剩余变量、人工变量
答:
1、松弛变量:若所研究的
线性
规划
模型的
约束
条件
全是小于类型,那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0,则收敛到原有状态,若大于零,则约束松弛。2、剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件,...
spss做的多元回归分析中,相关系数的大小能不能说明两个变量对因变量的...
答:
如果我们只需要探究自变量和因变量之间的关系,而不需要根据自变量的值来预测因变量的区间,则可以放宽方差的正态性和同质性。回归并不一定意味着因果关系。两连续变量
线性
回归
模型的
适用
条件
:(1)线性趋势:自变量与因变量之间为线性关系,可通过散点图判断;(2)独立性:因变量Y的值是相互独立的,...
什么样的数学
模型
是好模型?
答:
线性模型
简单,应用广泛。非线性模型中各量之间的关系不是线性的,不满足叠加原理。在允许的情况下,非线性模型往往可以线性化为线性模型,方法是把非线性模型在工作点邻域内展成泰勒级数,保留一阶项,略去高阶项,就可得到近似的线性模型。编辑本段数学
模型的
定义现在数学模型还没有一个统一的准确的...
判断:
线性
规划
模型
中减少一个约束
条件
,可行域的范围
一般
将扩大...
答:
少一个约束
条件
,可行域的范围不减少,至少是跟原来的相等。。。
怎么用
线性
回归方程计算
一般的
数学问题?
答:
一,计算各变量的平均值(算术平均值)x_=(x1+x2+...+xi+...+xn)/n y_=(y1+y2+...+yn)/n 二,计算两个∑ ∑xiyi=x1y1+x2y2+...+xnyn ∑xi^2=x1^2++x2^2+...+xn^2 三,计算分子与分母 分子=(∑xiyi)-n*x_*y_分母=(∑xi^2)-n*x_^2 四,计算b b=分子÷...
白话统计---基础篇读书笔记
答:
这个一般来说是不能的。计数资料只能为非负数,这种资料往往表现为偏态分布,不适合进行
一般线性模型
分析。 除非满足以下
条件
: (1)计数资料取值都离0很远,大致呈正态分布 (2)如果主要研究目的是进行预测,而且研究者对预测出现小数点甚至负数不是很介意,这种情况下,可以考虑将计数资料作为连续资料进行分析 4.3分类资料中...
对
线性
范围实验的标本浓度有何要求
答:
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...
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