作业帮只有四组数据,可以用一元线性回归吗?
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/08 02:26:51
上matlab论坛上面找吧上面有
一个向量是线性相关的充分必要条件是这个向量是零向量向量组0线性相关,无极大无关组向量组α≠0线性无关,极大无关组是其本身
是的,否则不能取行列式.n个n维向量线性相关的充分必要条件是它们构成的行列式等于0.
图形中椭圆表示相关系数.方框表示相关性检验的P值.相关系数越接近于1表示相关性越强、你示范的数据肯定是两组一模一样的数据,所以截图中出现想过系数为1.而检验概率P值为0,这说明完全相关.
使用regress命令多元线性回归——用最小二乘估计法B=REGRESS(Y,X),返回值为线性模型Y=X*B的回归系数向量X,n-by-p矩阵,行对应于观测值,列对应于预测变量Y,n-by-1向量,
spss自己自带一个叫model之类的演示玩意里边有数据的.然后你直接拿出来用即可
用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以
假如你的数据在A1到A5单元格（X),B1到B5单元格（Y）=LINEST(A1:A5,B1:B5)如果要返回截距的话=INTERCEPT(A1:A5,B1:B5)
列方程需要的是表3,即表题是“系数”的那个表.具体而言就是：人均净利润=14403.479+453037.528*技术人员密度(22912.153)(147215.653)T统计量用来观测回归系数是否
相关分析表（Correlations）表明两个变量的线性相关性较强(r=0.601)较显著(p=0.000)：提示两个变量之间在较大的程度上可以进行直线回归.Modelsummary表显示线性回归的决
我用origin给你拟合了一下,不是一次的,是二次的.以下是拟合结果：[2006-6-1209:15"/Graph1"(2453898)]PolynomialRegressionforData1_B:
你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200
在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064
不能它们是毫不相干的两码事
x=2000:2010;y=[124.92132.04139.45150.93165.13181.93196.83212.38228.07241.45251.03];plot(x,y,'g*');ho
令线性回归方程为：y=ax+b(1)a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2(2
经济学分析中选择的因变量往往对应着一个经济变量,比如：GDP.现实中影响GDP的因素很多,有出口、消费、投资、货币供应、政策、利率、汇率等等.可以说这些因素的变化都会影响到GDP的变化.我们可以定性的
是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方
1解x和y的方程组：Solve[ax+y==7&&bx-y==1,{x,y}]2拟合线性模型一个变量lm=LinearModelFit[{1.5,3.4,7.1,8.3,10.4},x,x]Norma