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多元线性回归的r2有什么意义
用SPSS做
线性回归
,六个自变量的sig值都在0.1或者0.3左右,
R2
不到0.1...
答:
R2
不到0.1,先不管偏
回归
系数的sig值了,找个好的理论指导,再选些其他重要的解释变量吧。
计量经济学中
线性回归的
拟合准则
有哪些
答:
一般可以考虑
R2
、AIC、BIC等
关于
多元线性回归
模型的说法,正确的是()。
答:
0≤R2≤1,R2越接近于1,线性回归模型的解释力越强。当利用R2来度量不同
多元线性回归
模型的拟合优度时,存在一个严重的缺点:R2的值随着解释变量的增多而增大,即便引入一个无关紧要的解释变量,也会使得R2变大。为了克服这个缺点,一般采用调整后
的R2
来测度多元线性回归模型的解释能力。
spss
多元线性回归
R方相减是贡献率吗
答:
多元线性回归
在spss里录入相应数据,点击analyze--regession--linear,在弹出框里,把因变量选定在dependent里,其他自变量选到independent里,method里建议选择stepwise(如果都变量都想保留选enter),然后直接点ok就可以了。结果里,R值就是
回归的
决定系数,代表各变量能解析因变量的程度,
R2
值越接近1,...
如何计算相关系数和
回归
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...
如何学习偏最小二乘法
答:
偏最小二乘回归≈
多元线性回归
分析+典型相关分析+主成分分析 与传统多元线性回归模型相比,偏最小二乘
回归的
特点是:(1)能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模;(2)允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模;(3)偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量;(4)偏最小二乘回归模型更...
出现多重共
线性
怎么办
答:
2.如果新引进的解释变量对
R2
改进不明显,对其他
回归
系数也没有多大影响,则不必保留在回归模型中。3.如果新引进的解释变量不仅改变了R2,而且对其他回归系数的数值或符号具有明显影响,则认为该解释变量为不利变量,引进后会使回归模型出现多重共
线性
问题。不利变量未必是多余的,如果它可能对被解释变量是...
matlab
多元线性回归
函数regress 求救
答:
首先你的X和Y两个矩阵的维数不一样,这样的话算出来的结果就可能有问题。第二假如一组数据的值就是这样的话,你就算用其他的软件去求还是这样,其实要检验b的取值是否合理其实有个办法很简单,就是你可以用上面已知的数据去代入得到的
回归
方程式如果数据大部分结果和已知的结果差不多,那么这个b值就是...
相关系数是
什么
?
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...
如何计算
线性回归
方程的相关系数?
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...
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