99问答网
所有问题
当前搜索:
如何判断线性回归模型
线性回归
的公式是
怎样
的?
答:
线性回归
方程的公式如下图所示:先求x,y的平均值X,Y再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)后把x,y的平均数X,Y代入a=Y-bX求出shua并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程。
一元
线性回归模型
拟合效果的测度方法是( )。
答:
【答案】:B 本题考查决定系数。决定系数是一元
线性回归模型
拟合效果的一种测度方法。
基础:常见的参数估计方法
答:
它的核心思想是:构造 误差平方和函数 ,对其求偏导, 让误差平方和函数取得最小值 的参数就是模型参数。 注意:最小二乘法本质上是一种参数估计方法,它既可以用于
线性回归模型
的参数估计,也可以用于非线性回归模型(如曲线模型)的参数估计中。可以说 最小二乘法=最小误差平方和 参数估计方法,但 最小二乘法≠线性...
什么是非
线性回归模型
分析?
答:
非
线性回归
分析是线性回归分析的扩展, 也是传统计量经济学的结构
模型
法分析。 在社会现实经济生活中,很多现象之间的关系并不是线性关系, 对这种类型现象的分析预测一般要应用非线性回归预测, 通过变量代换,可以将很多的非线性回归转化为线性回归。因而, 可以用线性回归方法解决非线性回归预测问题。
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...
如何
求
回归
方程的参数?
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值: x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ;(2)分别计算分子和分母:(两个公式任选其一) 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。
多元
线性回归模型
中,与普通的多重
判定
系数相比
答:
一、原题解释:多元
线性回归模型
中与普通的多重
判定
系数相比调整的多重判定系数额外。二、多元线性回归模型。1.随着模型中解释变量的增加,多重可决系数R的平方的值会变大当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷,因为可决系数只考虑变差,没有考虑自由度...
当
线性回归
和曲线估计的判断系数相差不大时,
如何判断
相关关系?选择线性...
答:
完全正相关或负相关时,所有图点都在直线
回归
线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小.当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切.当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系.通常|r|大于0.75时,认为两个变量有很强的
线性
相关性....
如何判断
共
线性
?
答:
共线性是指信息具有重叠关系,比如X1为身高,X2为体重,二者具有一定的信息重叠,身高和体重都可以表示身体的轮廓情况。当共线性问题过于严重时,比如某两项之间相关系数大于0.8甚至0.9时,那么进行某些分析(尤其是回归分析,比如
线性回归
,二元logit回归等等各类回归研究方法时)时,会对
模型
带来影响,...
线性回归模型
与双对数模型有什么不同的特点
答:
双对数
模型
的斜率 模型适用对象:对观测值取对数,将取对数后的观测值(lnx,lny)描成散点图,如果近似为一条直线,则适合于双对数模型来描述x 的变量关系
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜