线性回归拟合度好,但是方差很大

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/28 16:09:14
用SPSS做线性回归跟用EXCEL做拟合,哪个更准确

要是简单线性回归的话,都差不多,其实excel的精度比SPSS高很多.

如何采用SPSS对线性回归模型作出拟合优度检验

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.

线性回归方程拟合效果判断依据,比如r R2

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

统计学中一元线性回归中拟合优度为什么等于相关系数的平方,请证明

我是高二学生,也发现了这个结论.但我问老师,她说二者有关系但不是简单的平方关系,教参上有一个二者的关系式,很复杂你可以看看.

知道一组数据,如何用matlab的线性回归和线性拟合求出两者的关系函数,求代码?

figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.2915251717

多元线性回归模型的异方差怎么修正?

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

spss多元线性回归模型的前提是自变量之间相互独立,但是我对自变量之间求相关系数后发现,有的相关系数还是很大,严格上不能

相互独立的问题叫“多重共线性”用vif检验理论上说就是相关不超过90%都问题不大肯定会有相关的

什么叫线性回归、非线性回归.回归分析是什么.线性拟合、非线性拟合,参数拟合、非参数拟合

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.有一类模型,其回归参数不是线性的,也不能通过转换的方法将其变为线性的参数.这类模型

线性回归及线性相关、等级相关、非线性回归这些统计学过程的理论分析前提是什么?彼此有什么样的关系?如何判断非线性回归拟合方

按照回归的表现形式:线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

spss做多元线性回归的拟合线

现在的大学生呀我服你了你能画出来的话你肯定比爱因斯坦伟大无数倍再问:给跪了。所以多元线性是没有办法做拟合图的吗?只能做x1对y的拟合吗?

一元线性回归模型的拟合优度检验的matlab代码

主要是用regress函数来进行:给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

EVIEWS线性回归分析中,拟合优度低,但是T检验和F检验都己通过了.请问那这两者之间的关系是什么?

因为这个自变量贡献率小,通过T检验和F检验,只说明了这个变量对因变量有显著影响,但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素,或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素.再问:我一般回归分析都说两者之间存

直线趋势方程拟合法(线性回归方程)怎么解?

根据公式求出y=ax+b的回归方程,将x=2011代入x平均=(2005+2006+2007+2008+2009+2010)÷6y平均=(442+457+471+479+504+582)÷6a=[(4

请问如何消除多元线性回归方程中的异方差

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(

怎样用matlabe拟合线性回归方程 就是利用x的五个数据,y的五个数据,计算出x、y的线性回归方程y=kx+b

x=[12345];>>y=[34578];>>p=polyfit(x,y,1);>>plot(x,y,x,polyval(p,x))再问:plot(x,y,x,polyval(p,x))为什么画出的

计量期末论文,修正多重共线性后,存在异方差,但是多元线性回归,不知如何选择权重消除异方差

没必要消除.可以用generalizedmethodofmoments(GMM)或者更简单的generalizedleastsquares(GLS)直接计算异方差.Eviews里应该有built-in

matlab多元线性回归拟合

a=[320320160710320320320];f=[0.180.180.180.180.090.360.18];v=[2.31.71.71.71.71.71];F=[38.829.2326.53

急求利用SPSS简单分析方差或者线性回归的案例

五个商店以各自的销售方式卖出新型健身器.连续四天各商店健身器销售量如数据所示.销售量服从正态分布,且方差具有齐性,试考察销售方式对销售量有无显著影响,并对销售量做两两比较.\x05试验号销售方式A1A

用Eviews做回归分析是,一用加权回归模型的拟合度就特别好,R平方0.9999,使我一度不敢相信模型了

是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问:我的变量有10多个,可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几,而且我的是截面数据,会有别的问题

一组数据中x y 的平均数必过线性回归方程还是拟合直线

拟合直线就是线性回归方程,都是用最小二乘法算出来的再问:���ֱ���ж�����ع�ֱ��ֻ��һ���Dz���˵�ع鷽�����ȷ�����ֱ��再答:�ţ����ֱ�ߵ���϶ȿ��Կ��ƣ�