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多元线性回归模型的k
简单线性回归与
多元线性回归的
基本假定是相同的为什么不对
答:
简单线性回归与多元线性回归的基本假定是不同的。在
多元线性回归模型
里除了对随机误差项提出假设外,还对讲解变量之间提罴出无多重共线性的假设。
一元
线性回归模型
中存在多个自变量时可以根据自变量间的简单相关系数判...
答:
当有多个自变量时,需要采用
多元线性回归模型
。在多元线性回归模型中,多个自变量会对因变量产生影响,因此需要考虑其中自变量间的相关性。可以通过计算自变量之间的相关系数,如皮尔逊相关系数,判断自变量之间的相关程度。如果存在高度相关的自变量,可能会导致模型中的多重共线性问题,从而降低预测准确性。此时...
2013年10月自考试题:计量经济学
答:
7.在回归模型 中,解释变量之间高度相关,则参数估计量的方差会 A.为零B.变小 C.不确定D.变大 8.在对数
线性模型
中, 度量了 A.Y变动一个单位时,X变动的数量B.X变动一个单位时,Y变动的数量 C.X变动1%时,Y变动的百分比D.Y变动1%时,X变动的百分比 9.在
多元线性回归模型
中,对回归系数 (j=2,3,4)...
线性回归的
作者
答:
Ai是任何严格参数化模型分量的模型矩阵的一行,其中θ为对应的参数向量。 fi是协变量xk的光滑函数,其中
k
是每个函数的基础。 如果您要建立
回归模型
,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非
线性
或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条...
全国2014年4月自学考试计量经济学试题
答:
8.在回归模型满足DW检验的前提条件下,当DW统计量等于2时,表明 A.存在完全的正自相关 B.存在完全的负自相关 C.不存在自相关 D.不能判定 9.在
多元线性回归模型
中,对回归系数(j=2,3,4)进行显著性检验时,t统计量为 A. B.C. D.10.在联立方程结构模型中,对模型中的每一个包含内生解释...
最小二乘估计 公式推导过程 详细点的 知道的说下不要说得太深奥了 要...
答:
最小二乘估计是概率统计中的一种参数估计方法,就是对一组随机变量的
线性
估计,它的原理是使估计值与真实值之差的平方和最小,用图形表示好理解一些。下图从总体中抽出的样本所对应的点,蓝色直线表示
回归
线,这条线就是用最小二乘的方法作出来的,方法就是使各点与所作出的直线的距离的平方和最小...
...为了求出回归方程,设z=kny,其变换后得到
线性回归
方程z=0.3m+
k
...
答:
∵左=cekx,∴两边取对数,可中ln左=ln(cekx)=lnc+lnekx=lnc+kx,令z=ln左,可中z=lnc+kx,∵z=0.上x+v,∴lnc=v,∴c=ev.故答案为:ev.
R语言 广义加性
模型
GAM
答:
Ai是任何严格参数化模型分量的模型矩阵的一行,其中θ为对应的参数向量。 fi是协变量xk的光滑函数,其中
k
是每个函数的基础。 如果您要建立
回归模型
,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非
线性
或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条...
广义相加
模型
gam 中,处理后的各参数都代表什么意思?
答:
Ai是任何严格参数化模型分量的模型矩阵的一行,其中θ为对应的参数向量。 fi是协变量xk的光滑函数,其中
k
是每个函数的基础。 如果您要建立
回归模型
,但怀疑光滑拟合会做得更好,那么GAM是一个不错的选择。它们适合于非
线性
或有噪声的数据。 7 gam拟合 那么,如何 为上述S型数据建立 GAM模型?在这里,我将使用三次样条...
多元回归
分析中,进行回归系数的显著性检验的目的是什么?
答:
一元
线性回归
分析的显著性检验根本目的是:回归分析就是要找出一个颤启皮数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。从两个相关变量中的一个变量去茄差估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y;估计出的变量,称自变量,设为X。
模型的
检验1、经济意义检验:就是根据模型中...
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