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线性回归方程拟合好坏的判断
简述一下Logistic
回归
分析指标重要程度的主要过程
答:
5.
回归方程拟合优劣的判断
(为
线性回归方程
判断依据,可用于logistic回归分析)① 决定系数(R2)和校正决定系数( ),可以用来评价回归方程的优劣。R2随着自变量个数的增加而增加,所以需要校正;校正决定系数( )越大,方程越优。但亦有研究指出R2是多元线性回归中经常用到的一个指标,表示的是因变量的变动中由模型中...
描述如何优化
线性回归方程
答:
当线性回归模型的特征较多时,可能会出现过
拟合的
情况。此时,可以使用正则化的方法来防止过拟合。L1正则化(Lasso回归)和L2正则化(Ridge回归)是常用的两种方法,它们都可以使模型的权重减小,但是L1正则化还可以产生稀疏模型,即部分特征的权重为0。5. 模型评估:在优化
线性回归方程
时,必须评估模型的...
Logistic
回归
分析指标重要程度的主要过程是什么?
答:
5.
回归方程拟合优劣的判断
(为
线性回归方程
判断依据,可用于logistic回归分析)① 决定系数(R2)和校正决定系数( ),可以用来评价回归方程的优劣。R2随着自变量个数的增加而增加,所以需要校正;校正决定系数( )越大,方程越优。但亦有研究指出R2是多元线性回归中经常用到的一个指标,表示的是因变量的变动中由模型中...
怎么
判断
用
线性回归
还是非线性回归?
答:
优先选择线性回归,因为线性回归容易处理。也可以选择非线性回归。非线性回归很复杂,而
线性回归的
方法基本上前人已经完善的差不多了。处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用线性回归方法处理。假定根据理论或经验,已获得输出变量与输入变量之间的非线性...
拟合
优度检验中所用到的分布式
答:
(2)拟合度指标RNew=1-(Q/∑y^2)^(1/2)Rnew是最近才出现的用于判定非线性回归方程的拟合度的统计参数,现在我还没有看到它的中文名称。之所以用角标new就是为了和
线性回归方程的判定
系数R2、adjusted R2进行区别。在对
方程拟合
程度的解释上,Rnew和R2、adjusted R2是等价的,其意义也相同。对线性...
线性回归
问题:线性回归问题
答:
一般来说,
线性回归
都可以通过最小二乘法求出其方程,可以计算出对于y=bx+a的直线,其经验
拟合方程
如下:其相关系数(即通常说的
拟合的好坏
)可以用以下公式来计算: 虽然不同的统计软件可能会用不同的格式给出回归的结果,但是它们的基本内容是一致的。以STATA的输出为例来说明如何理解回归分析的结果...
线性回归方程
公式相关系数r是多少呢?
答:
线性回归方程
公式相关系数r具体如下:线性回归r2指的是相关系数,一般机器默认的是r2>0.99,这样才具有可行度和线性关系。 当根据试验数据进行曲线
拟合
时,试验数据与拟合函数之间的吻合程度,用一个与相关系数有关的一个量‘r平方’来评价,r^2值越接近1,吻合程度越高,越接近0,则吻合程度越低。...
Excel
线性回归
分析
答:
应先使用Excel画出散点图-看出两者之间的关系近似一条直线,可作
线性回归
,再通过Excel的数据挖掘功能做回归分析
回归方程
得到方程为y=73.85326479+1.650784397xF检验统计量得到方程的F检验统计量为298.3730352,自由度为(13,14)P值检验F统计量得p值为2.39297E-10远远小于0.001,所以模型通过检验。两者的P值都...
一元
线性回归拟合的
原则
答:
一元二次回归模型
拟合
方法 一、一元
线性回归
模型引入 从简单的一元线性回归开始。这里,我们以房屋面积(x)与房屋价格(y)为例,显而易见,二者是一种线性关系,房屋价格正比于房屋面积,我们假设比例为w:y ^ = w ∗ x \hat{y} = w * x y^=w∗x 然而,这种
线性方程
一定是过...
线性回归
和一次曲线
拟合的
区别?
答:
第一个是一次曲线拟合。第二个既然是“二次
方程
”,那就是二次曲线拟合。类似地,用三次方程表示就是三次曲线拟合;用指数就是指数曲线拟合,
线性回归
和一次曲线拟合没有区别。线性回归就是
线性拟合
,在统计的意义上是等价的。拟合就是为了找到那条,对所有点来说,残差平方和最小的直线,线性回归也是...
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