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多元线性回归计算贡献率
多元
统计如何做主成分分析?
答:
第一步,对原始数据标准化(减去对应变量的均值,再除以其方差),并
计算
相关矩阵(或协方差矩阵)第二步,计算相关矩阵的特征值及特征向量。特征值从大到小排列,特征向量和特征值对应从大到小排列。前三个主成分分别为:第三步,根据累计
贡献率
(一般要求累积贡献率达到85%)可考虑取前面两个或三个主...
给出下列四个命题,其中正确的一个是( ) A.在
线性回归
模型中,相关指数R...
答:
根据“相关指数R 2 =0.80”并不能说明预报变量对解释变量的
贡献率
是80%,故A错;对于B:由独立性检验知识知两个变量的2×2列联表中对角线上数据的乘积相差越大,说明这两个变量有关系成立的可能性就越大,故B错;对于C:用相关指数R 2 来刻画
回归
效果,...
如何学习偏最小二乘法
答:
采纳率:0% 帮助的人:832万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法,它于1983年由伍德(S.Wold)和阿巴诺(C.Albano)等人首提示来的,偏最小二乘法有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(
多元线性回归
)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量...
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