考虑下面的回归模型,y=-66.1058 0.0650Xi r2=0.9460-搜答案-智慧作业帮

相同点：都是线性回归.不同点：前者是一元的,后者是多元的.

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SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验,而在logistic回归中并未设置共线性检验,我的理解是没有必要,因此不需要考虑这个问题.对于分类自变量,唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性,只要你不

多元线性模型即可再问：为啥呢？有什么依据说明他们就是线性相关吗？再答：你用逐步回归剔除不显著的自变量，保留显著的，不就行了吗SPSS里面固有的模型很多的，一般情况下高次的不要用，因为误差大

举例说明：能量方程,E＝M*C^2对等号两侧同时去log：lgE=lgM+2*lgC此时Y（lgE）和X（lgM,lgC)之间就是线性的.

（1）证明：∑ei=0,又由于ei与Yi无关,所以∑eiYi=0（2）证明：E(Yi)=E（β0+β1x1+ei）=E(β0+β1x1)+E(ei)=Y(实测的y的均值)再问：第一问那个所以怎么出来的

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

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

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

第一章：导论1、什么是统计学?统计方法可以分为哪两大类?统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学.统计方法可分为描述统计方法和推断统计方法.2、统计数据可分为哪几种类型?不同类型的数据各有什么特点?按

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs

我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈

线性就是每个变量的指数都是1非线性就是至少有一个变量的指数不是1

2个.

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1

当然是对系数进行回归啊、那些自变量和因变量都是可以代数据进去的.关键是要知道系数有了系数才是可以进行预测的方程啊.其实对y=b0+b1*x+b2*x^2而言已经是线性了.但严格来说不是..所以作代换吧

1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素

你说的很对,这是根本区别!

作变化t=[x+b/(2a)]^2才能转化为y是t的线性回归方程配方得到的：y=ax^2+bx+c=a[x+b/(2a)]^2+(4ac-b^2)/(4a)再问：就这样？那后面的(4ac-b^2)/(