作业帮如果变量之间不存在显著的线性关系用什么模型进行回归分析
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/17 07:06:40
不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了
Statisticallyspeaking(或Instatisticsterms),ifP'svalueofthecorrelationcoefficientbetweenthetwovariable
解题思路：根据变量之间的关系解答解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/r
你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.
看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.
成线型关系,即完全相关
如果是非常不显著,建议删除,其它情况比如15%的水平下是显著的,建议保留,这得根据实际问题来.可以试着先将最不显著的剔除掉,再看看方程,也许就会出现显著系数增多的情况,建议一个个删除.
若两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.这个就是线性回归分析.根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程.描述两变量之间的依存关系；利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关
多种原因都可能啊,比如：多重共线性模型设定你要综合的看看
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
统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约
因为当r属于0.75到1时,XY之间就具有线性关系
在LinearRegression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise；单击“Options”按钮,更改UseprobabilityofF栏中“Entry”的值为0.1,“Re
A底边m一定面积S=0.5*m*x正比例函数关系,斜率为底边的一半C设y的平方根为x,那么y=x^2二次函数关系D圆周长C=2*π*R正比例函数关系,斜率为2π------只有B中所说的温度和时间不是
说简单点：看有没有研究的必要,只不过它进一步明确了变量的因果和然后VIF是检验自变量的共线性
看你理论上怎么解释如果这个变量需要留着那你就可以不用理共线性如果无关紧要的话一方面需要考虑模型设置的合理性问题,另一方面需要运用计量软件进行校正调试再问：谢谢您的回答。我想研究的是X1对X2的回归系数
解题思路：利用三角形的面积公式求解。解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include
当研究：因变量z与自变量x、y之间的相关关系时,应当利用偏相关系数和复相关系数：若z是x,y的函数：z=z(x,y)1.偏相关系数：在z中去掉y的影响,算出对x的相关系数,就是z对x的偏相关系数（由于
改成这样就对了：相关系数接近±1说明解释变量和被解释变量之间呈线性关系.