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最小二乘回归结果显示,样本可决定系数R2=0.98,样本容量为28,总离差平方和为455,则回归的标准差为
要求带计算过程,谢谢
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第1个回答 2015-01-19
三个未知参数p=3,
样本容量
n=28
测量的平均离差=(455/28)^(1/2)=SD
标准差的
无偏估计
=(28/25)^(1/2)*SD
要求的是这
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回归
模型
决定系数
的取值范围是
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。决系数是相关系数的二次幂。因此,也可以在求得
可决系数
的基础上计算相关
系数,
方法是将可决系数开平方,至于平方根的符号,则取与回归方程斜率b相同的符号。正是...
统计学里面r
平方
是什么?
答:
在统计学中对变量进行线性回归分析,采用
最小二乘
法进行参数估计时,R平方
为回归
平方和与
总离差平方和
的比值,表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比。这一比例越大越好,模型越精确
,回归
效果越显著。R平方介于0~1之间,越接近1,回归拟合效果越好,一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。
请问如何用eviews建立均值
回归
方程
答:
ls(least squares)
最小二乘法
R-sequared
样本决定系数
(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood对数似然比:残差越小,L值越大,越大说明模型越正确 Durbin-Watson stat:DW统计...
决定系数
是什么意思?
答:
决定系数的原理 表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.相关系数(coefficient of correlation)的平方即为决定系数。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况,由于
R2
回归分析中
回归系数与决定系数
到底有什么意义 意义不大,就好比喝奶粉可以提高身高,但这个提高的效果比较小,你说...
总离差
在
回归
分析中的作用
答:
总离差是其他离差的基础,可以用来计算决定系数。1、回归模型中,我们需要计算残差平方和,即因变量观测值与回归预测值之间的距离
平方和,总离差
可以理解为完全没有回归效应时的样本方差,作为随机误差的总方差的估计值。2、决定系数指的是因变量的变异程度中,能够通过自变量解释的部分所占的比例
,决定系数
...
如何用python实现含有虚拟自变量的
回归
答:
利用python进行线性回归 理解什么是线性回归 线性回归也被称为
最小二乘法回归
(Linear Regression, also called Ordinary Least-Squares (OLS) Regression)。它的数学模型是这样的: y = a+ b* x+e 其中,a 被称为常数项或截距;b 被称为模型的
回归系数
或斜率;e 为误差项。a 和 b 是模型的参数。 当然,模型...
统计学里R^2表示什么
答:
统计学里R^2表示:
决定系数,
反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R
平方为
0.8,则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说,如果我们能控制自变量不变,则因变量的变异程度会减少80%。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象...
什么是“
样本决定系数
” 是计量经济学方面的名词来的 求达人解释!_百度...
答:
将回归平方和与
总离差平方和
之比称为判定系数,也称
样本决定系数
、可决系数。其值界于0~1之间,R²越大,残差平方和所占的比重就越
小,回归
直线与样本数据拟合的越好。表达式:R²=ESS/TSS
决定系数
的定义是什么?如何根据决定系数判断拟合优度
答:
4356,即该生学业成绩约有 44%可由该智力量表所测的智力部分来说明或决定。度量拟合优度的统计量是可决系数(亦称确定系数、
决定系数
)R²。R²最大值为1。R²的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;反之,R²的值越小,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
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