回归系数可以为负数吗
@柯卸2345:一元线性回归方程系数a可以是负数吗 -
宁泪15393453428…… 可以的
@柯卸2345:回归方程ln函数系数可以是负数么 -
宁泪15393453428…… 当然可以.比如回归方程y=A+Blnx(其中A、B为回归系数),显然A、B取任意值都不会有问题.
@柯卸2345:统计学 回归系数b可以取正值也可以取负值对吗 -
宁泪15393453428…… 当然是的,就像相关系数也是正负值都可以取.回归系数正值时回归线是向右上方倾斜,负值时往左上方倾斜.
@柯卸2345:线性回归方程中的b可为负数吗 -
宁泪15393453428…… 可以的,b是回归系数,回归方程的斜率,标准化的b系数即自变量与因变量的相关系数,它可正可负,正即代表x对y为正向作用,负即代表x对y为负向作用
@柯卸2345:各位大人请问:"回归方程式y=abx的相关系数可以是负数吗?
宁泪15393453428…… 是可以的,相关系数r的取值在-1到1之间,当r为负数时,x与y起反方向变化,如当r为-1时,x与y是完全负相关,它们之间起反比例变化,就变成了函数关系了.上楼的“a8606”先生将相关系数r误认为Y,是一个错误.
@柯卸2345:若一元线性回归方程中的回归系数为负数,则相关系数 -
宁泪15393453428…… 解释变量的回归系数和相关系数同号,选c
@柯卸2345:SPSS中 回归 B值为负数什么意思 -
宁泪15393453428…… B为负值 说明该自变量对因变量的影响是负的,也就是负相关,随着该自变量增加,因变量就减少的意思如果从专业角度认为不应该是负的,则有可能是数据质量有问题,也有可能是因为自变量之间存在着一定的共线性
@柯卸2345:求助懂统计的专家没给解答 -
宁泪15393453428…… B值是指回归系数和截距(常数项),可以是负数(负相关时回归系数出现负值);OR是指定义比数比(odds ratio),其取值范围是0至正无穷,不可能是负数;Wald是一个卡方值,等于B除以它的标准误(S.E.)的平方值,因此也不可能是负数.Wald用于对B值进行检验,考察B值是否等于0.若B值等于0,其对应的OR【Exp(B)】为1,表明两组没有显著差异.OR等于B值的反自然对数.Wald值越大,B值越不可能等于0.
@柯卸2345:回归方程怎么为负数 -
宁泪15393453428…… 负数 说明x和y是负相关 也就是说 x越大,y反而越小
宁泪15393453428…… 可以的
@柯卸2345:回归方程ln函数系数可以是负数么 -
宁泪15393453428…… 当然可以.比如回归方程y=A+Blnx(其中A、B为回归系数),显然A、B取任意值都不会有问题.
@柯卸2345:统计学 回归系数b可以取正值也可以取负值对吗 -
宁泪15393453428…… 当然是的,就像相关系数也是正负值都可以取.回归系数正值时回归线是向右上方倾斜,负值时往左上方倾斜.
@柯卸2345:线性回归方程中的b可为负数吗 -
宁泪15393453428…… 可以的,b是回归系数,回归方程的斜率,标准化的b系数即自变量与因变量的相关系数,它可正可负,正即代表x对y为正向作用,负即代表x对y为负向作用
@柯卸2345:各位大人请问:"回归方程式y=abx的相关系数可以是负数吗?
宁泪15393453428…… 是可以的,相关系数r的取值在-1到1之间,当r为负数时,x与y起反方向变化,如当r为-1时,x与y是完全负相关,它们之间起反比例变化,就变成了函数关系了.上楼的“a8606”先生将相关系数r误认为Y,是一个错误.
@柯卸2345:若一元线性回归方程中的回归系数为负数,则相关系数 -
宁泪15393453428…… 解释变量的回归系数和相关系数同号,选c
@柯卸2345:SPSS中 回归 B值为负数什么意思 -
宁泪15393453428…… B为负值 说明该自变量对因变量的影响是负的,也就是负相关,随着该自变量增加,因变量就减少的意思如果从专业角度认为不应该是负的,则有可能是数据质量有问题,也有可能是因为自变量之间存在着一定的共线性
@柯卸2345:求助懂统计的专家没给解答 -
宁泪15393453428…… B值是指回归系数和截距(常数项),可以是负数(负相关时回归系数出现负值);OR是指定义比数比(odds ratio),其取值范围是0至正无穷,不可能是负数;Wald是一个卡方值,等于B除以它的标准误(S.E.)的平方值,因此也不可能是负数.Wald用于对B值进行检验,考察B值是否等于0.若B值等于0,其对应的OR【Exp(B)】为1,表明两组没有显著差异.OR等于B值的反自然对数.Wald值越大,B值越不可能等于0.
@柯卸2345:回归方程怎么为负数 -
宁泪15393453428…… 负数 说明x和y是负相关 也就是说 x越大,y反而越小