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经验回归方程的拟合效果
如何
绘制浓度密度
回归
曲线
答:
3. 拟合曲线:根据散点图,选择合适的回归模型并拟合曲线。一般可以选择线性回归、多项式回归等。4. 检验拟合效果:使用适当的统计方法,检验回归模型
的拟合效果
。例如,可以计算回归系数、残差等值,并进行t检验或F检验。5. 绘制回归曲线:如果回归模型拟合效果良好,那么可以将
回归方程
用于绘制回归曲线。6....
r平方计算公式是什么?
答:
1、判断自变量与因变量的关系,以确定该自变量有没有纳入回归方程的必要(如果是一元回归,就是有没有做回归分析的必要)。一般情况下,如果R低于±0.5,则这个自变量不需要纳入回归方程。2、用回归分析预测,对实际值与预测值进行相关分析,相关系数R代表着回归方程的精度,也即
回归方程的拟合
程度。另外...
excel
怎么
做一元线性
回归
分析
答:
请参考:如何使用excel做一元线性
回归
分析_百度
经验
http://jingyan.baidu.com/article/6766299760e4bd54d41b846d.html
多元统计分析概述
答:
回归分析的主要研究范围包括: (1) 线性回归模型: 一元线性回归模型, 多元线性回归模型。 (2) 回归模型的诊断: 回归模型基本假设的合理性,
回归方程拟合效果
的判定,选择回归函数的形式。 (3) 广义线性模型: 含定性变量的回归, 自变量含定性变量, 因变量含定性变量。 (4) 非线性回归模型: 一元非线性回归, 多元...
...则p且q为真命题;②在刻画
回归
模型
的拟合效果
时,相关指数R2的值越...
答:
相关指数R2的值越大,说明
拟合的效果
越好,正确;③在
回归
直线
方程
y=0.2x+12中,当解释变量x每增加一个单位时,预报变量y平均增加0.2个单位,故正确;④对分类变量X与Y,它们的随机变量K2的观测值k来说,k越大,“X与Y有关系”的把握程度越大,④不正确.故选:D.
为什么在研究经济变量之间的非确定性关系时,
回归
分析是唯一可用的分析方...
答:
表示两变量存在一定程度的线性相关.且|r|越接近1,两变量间线性关系越大.故①正确;由R2计算公式可知,R2越小,说明残差平方和越大,则模型
拟合效果
越差.故②错误;由残差图的定义可③正确;在利用样本数据得到
回归方程的
过程中,不可避免的会产生各种误差,因此用回归方程得到的预报值只能是实际值的近似值.故④正确....
回归方程
公式
答:
相关分析是以某一指标来度量
回归方程
所描述的各个变量间关系的密切程度。相关分析常用回归分析来补充,两者相辅相成。若通过相关分析显示出变量间关系非常密切,则通过所建立的回归方程可获得相当准确的取值。通过日归分析可以解决以下问题: 1.可建立交量间的数学表达式――通常称为
经验
公式。 2.利用概率...
...方差分析F=27。SIG=0.000,得到
回归方程
有效吗
答:
单从sig=0.000来看,sig<0.05,所以
回归方程
有效。但是从可决系数R^2来看,0.274太小,所以
方程拟合
程度不高。建议:对数据进行其他方程拟合(一次方程,指数方程等)
请教高手:excel
回归
分析的结果各项都代表着什么?Multiple R是复相关...
答:
所谓“弃真概率”即模型为假的概率,显然1-P便是模型为真的概率。可见,P值越小越好。如P=0.0000000542<0.0001,故置信度达到99.99%以上。标准误差:用来衡量
拟合
程度的大小,也用于计算与回归相关的其它统计量,此值越小,说明拟合程度越好;观察值:用于训练
回归方程的
样本数据有多少个。
如何
理解
回归
模型中可决系数的取值范围?
答:
平方和被相应的自由度去除,得到平均平方,简称为均方(Mean square)。样本标准差就是被自由度n-1所平均的x对于离差均方的算术平方根。下面我们将应用平方的概念去开发测度一个
回归方程拟合
协变关系
效果
的量数。相关系数与可决系数的关系:可决系数是相关系数的二次幂。因此,也可以在求得可决系数的基础...
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