多元线性回归方程系数检验不通过,怎么对其进行修正
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 23:08:54
用excelf分布函数
不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形(空间解析几何)四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问:比如用spss软件已经做出二元线性回归方程
哥们自己看吧,我没耐心,你有时间就琢磨一下吧!
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高
首先,应该尊重事实数据运算出的结果;其次,变量不显著的原因很多,例如变量受到了数据的影响或者未纳入其他相关的变量,建议可以做一下逐步回归.
这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...
哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问:是标准系数?那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢?谢谢~~~~(>_
t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系,它是直线回归的扩展.在线性回归中,t检
简单线性:等式两边都不取对数对数:等式两边都取对数半对数:等式一边取对数显著性检验:单个系数t检验,联合显著性F检验
这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验
matlab里面有提供回归模型的全套解决方案,就是线性拟合的工具箱,cftool,在命令窗口输入cftool命令,可以调出工具箱,你可以自己摸索下,都是简单的英语,相信你摸索一会儿就会了.再问:我需要
你有没有统计软件,SPSS,eviews都可以很容易得到的用excel也行,点击工具-数据分析(没有的话,先选中加载宏-选中分析工具库,之后就会出现数据分析)-在里面找到“回归”,然后就可以出来啦.
1.无论是多元回归还是一元回归都要做单位根检验,协整性是为了判断变量之间长期的关系,以及短期内如何进行的调整.2.out-of-data是什么意思?
y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.
用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.
y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
既然你是问的消除,意思就是说你已经发现以方差的问题了,下面谈怎么处理这个问题:先按照原始的回归方法去做,然后得到残差向量(ei),其中ei=Yi-(Yi的估计值),然后将回归得到权重矩阵D=diag(
是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi