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多元线性回归模型的k
满足
多元线性回归模型
基本假定时的条件
答:
回归系数显著性检验。在
多元回归
分析中,回归系数显著性检验是检验
模型
中每个自变量与因变量之间的
线性
关系是否显著。显著性检验是通过计算各回归系数的t检验值进行的。回归系数的t检验值的计算公式为:=(j = 1,2,…,k),式中是回归系数的标准差。回归方程的显著性检验。回归方程的显著性检验是...
什么是偏回归系数,它与简单
线性回归的
回归系数有什么不同
答:
多元线性回归模型
中,回归系数βi(i=1,2,,,k)表示的是当控制其它解释变量不变的条件下,第i个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,这样的回归系数称为偏回归系数。简单线性回归模型只有一个解释变量,回归系数表示解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。多元线性回归模型中的回归系...
为什么说
多元线性回归模型
能检验?
答:
回归系数显著性检验。在
多元回归
分析中,回归系数显著性检验是检验
模型
中每个自变量与因变量之间的
线性
关系是否显著。显著性检验是通过计算各回归系数的t检验值进行的。回归系数的t检验值的计算公式为:=(j = 1,2,…,k),式中是回归系数的标准差。回归方程的显著性检验。回归方程的显著性检验是...
财务管理中什么是
回归
分析法,其特点是什么
答:
方差齐性 线性关系 效应累加 变量无测量误差 变量服从
多元
正态分布 观察独立 模型完整(没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量)误差项独立且服从(0,1)正态分布。现实数据常常不能完全符合上述假定。因此,统计学家研究出许多的回归模型来解决
线性回归模型
假定过程的约束。研究一个或多个...
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
答:
1.线性回归简单线性回归分析是量化两个连续变量之间关系的一种统计技术。这两个变量分别是因变量(预测变量)。使用这一方法,可以发现一条穿过数据的线,线上的点使对应数据点的方差最小。为市场营销、风险和客户关系管理建立
模型
时,通常有多个自变量,用多个独立自变量来预测一个连续变量称为
多元线性回归
,用线性回归方法...
为什么极大
线性
无关组不能行列变换一起用?
答:
这种函数是一个或多个称为回归系数的
模型
参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做
多元回归
。(这反过来又应当由多个相关的因变量预测的
多元线性回归
区别,[引文需要],而不是一个单一的标量变量。)回归分析中有多个自变量:这里有一个原则问题,这些自变量的重要性,...
多元线性回归模型
怎样看拟合效果
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非
线性拟合
会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对
模型
拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释...
多元线性回归
方程的指标
答:
衡量
多元线性回归
方程优劣的指标有拟合优度、F统计量、参数估计与显著性检验、多重共线性检验、残差分析、预测能力。1、拟合优度(Goodness of Fit):拟合优度指标用于评估
回归模型
对观测数据的拟合程度,常用的指标是决定系数(R-squared)。决定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度,取值范围为0到1...
判定系数为0.9604说明
模型
拟合的好吗?
答:
多元线性回归模型的
一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki+μi i=1,2,…,n其中 k为解释变量的数目,βj(j=1,2,…,k)称为回归系数(regression coefficient)。上式也被称为总体回归函数的随机表达式。它的非随机表达式为E(Y∣X1i,X2i,Xki,)=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkXki...
多元回归
分析是什么情况下建立
模型的
?
答:
关于在什么情况下建立多个解释变量与被解释变量的
多元线性回归模型
与分别建立各个如下:由于实际问题的复杂性,一个经济变量可能会同多个变量相联系。例如,消费者对某种商品的需求量不仅取决于该种商品价格的影响,而且可能受消费者的收入水平、其他代用商品的价格等因素的影响。因此,有必要将只要有一个解释...
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