怎么判断回归模型哪个好
@居步2861：在做曲线回归时,如何比较不同模型间哪个更好 -
蓝轻13512784785…… 如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的. 不过一般做回归,首先要考虑的是线性回归,用途最广. 还有用的比较多的是非线性,这个要知道方程的. 至于多项Loistic和probit,说实在的我也不太清楚,书上学的没着重讲,案例分析也不常见. 这些模型都比较专业的,适用某些特定领域,选择的话有文献参照就直接借鉴好了.
@居步2861：评价回归模型是否合适的方法 -
蓝轻13512784785…… 回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问题目前学术界也没有统一的标准.下面是我在论文中的看到的一些常用方法,希望对有缘人有用. 回归分析的结果可以分为以下几部分: 1)回归模型; 2)回归系数; 3)因变量和自变量的特征; 4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.
@居步2861：怎么判断用线性回归还是非线性回归? -
蓝轻13512784785…… 优先选择线性回归,因为线性回归容易处理.也可以选择非线性回归.非线性回归很复杂,而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了. 处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用...
@居步2861：如何评估模型好坏 -
蓝轻13512784785…… 你好,评估一个模型好坏需要看几点: 一、外观.看模型有没有损坏,外观发生形变,翘曲,有没有毛刺、飞边等 二、颜色.一个模型着色很重要,在看一个模型是否合格,很重要的一点就是着色.看颜色是否成次分明、有没有掉色、混色、染色.颜色有没有按照你提供的色号来制作等 三、尺寸.模型的尺寸精度是很重要的,这直接关系到整个模型的协调性. 基本就是以上几点,希望能帮助到你.谢谢
@居步2861：小样本回归算法,哪种效果比较好 -
蓝轻13512784785…… 区别在于总体回归模型比样本回归模型更能精确地反映事物的本质特征,样本回归的误差大.总体回归模型和样本回归模型都是对随机社会现象的描述,但是总体回归模型是基于研究对象总体数据而进行的回归描述,他对经济现象的解释和说明...
@居步2861：如图所示的四个残差图,其中回归模型的拟合效果最好的是( )A.B.C.D -
蓝轻13512784785…… 选A.如题中A和B所示的残差图中的点分布在以原点为中心的水平带状区域上, 并且沿水平方向散点的分布规律相同,说明残差是随机的, 所选择的回归模型是合理的. 一般地,残差点分布的带状区域的宽度越狭窄,其模型拟合的精度越高, 所以B比A回归模型的拟合效果更好一些. 如题中C和D所示的残差图中的点分布在一条倾斜的带状区域上, 并且沿带状区域方向散点的分布规律相同,说明残差与横坐标有线性关系, 此时所选用的回归模型的效果不是最好的,有改进的余地. 故选:B.
@居步2861：怎么判断回归方程的效果好坏啊? -
蓝轻13512784785…… 1、R方值是评价的主要指标,F值,t值是两个检验,一般要小于0.05,F和t的显著性都是0.05.2、F是方差检验,整个模型的全局检验,看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一...
@居步2861：SPSS做多元逐步回归的结果中有多个模型,如何选择模型,跪谢!!!!急求!!!附图!!! -
蓝轻13512784785…… 这几个结果只能看到四个模型均不错,当然,第四个模型更有优势.当然还得看其他几个表格来确定
@居步2861：多元一次回归方程有好几个模型 用哪一个 -
蓝轻13512784785…… 每一个都算出了,然后用决定系数来判别,那个拟合更好,就用那个.
蓝轻13512784785…… 如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好.结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的. 不过一般做回归,首先要考虑的是线性回归,用途最广. 还有用的比较多的是非线性,这个要知道方程的. 至于多项Loistic和probit,说实在的我也不太清楚,书上学的没着重讲,案例分析也不常见. 这些模型都比较专业的,适用某些特定领域,选择的话有文献参照就直接借鉴好了.
@居步2861：评价回归模型是否合适的方法 -
蓝轻13512784785…… 回归(Regression)不同于分类问题,在回归方法中我们预测一系列连续的值,在预测完后有个问题是如何评价预测的结果好坏,关于这个问题目前学术界也没有统一的标准.下面是我在论文中的看到的一些常用方法,希望对有缘人有用. 回归分析的结果可以分为以下几部分: 1)回归模型; 2)回归系数; 3)因变量和自变量的特征; 4)自变量之间的关系.其中,1和2是必须详细报告的基本信息;而3和4则可以根据具体情况而详略各异的辅助信息.
@居步2861：怎么判断用线性回归还是非线性回归? -
蓝轻13512784785…… 优先选择线性回归,因为线性回归容易处理.也可以选择非线性回归.非线性回归很复杂,而线性回归的方法基本上前人已经完善的差不多了. 处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是,通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用...
@居步2861：如何评估模型好坏 -
蓝轻13512784785…… 你好,评估一个模型好坏需要看几点: 一、外观.看模型有没有损坏,外观发生形变,翘曲,有没有毛刺、飞边等 二、颜色.一个模型着色很重要,在看一个模型是否合格,很重要的一点就是着色.看颜色是否成次分明、有没有掉色、混色、染色.颜色有没有按照你提供的色号来制作等 三、尺寸.模型的尺寸精度是很重要的,这直接关系到整个模型的协调性. 基本就是以上几点,希望能帮助到你.谢谢
@居步2861：小样本回归算法,哪种效果比较好 -
蓝轻13512784785…… 区别在于总体回归模型比样本回归模型更能精确地反映事物的本质特征,样本回归的误差大.总体回归模型和样本回归模型都是对随机社会现象的描述,但是总体回归模型是基于研究对象总体数据而进行的回归描述,他对经济现象的解释和说明...
@居步2861：如图所示的四个残差图,其中回归模型的拟合效果最好的是( )A.B.C.D -
蓝轻13512784785…… 选A.如题中A和B所示的残差图中的点分布在以原点为中心的水平带状区域上, 并且沿水平方向散点的分布规律相同,说明残差是随机的, 所选择的回归模型是合理的. 一般地,残差点分布的带状区域的宽度越狭窄,其模型拟合的精度越高, 所以B比A回归模型的拟合效果更好一些. 如题中C和D所示的残差图中的点分布在一条倾斜的带状区域上, 并且沿带状区域方向散点的分布规律相同,说明残差与横坐标有线性关系, 此时所选用的回归模型的效果不是最好的,有改进的余地. 故选:B.
@居步2861：怎么判断回归方程的效果好坏啊? -
蓝轻13512784785…… 1、R方值是评价的主要指标,F值,t值是两个检验,一般要小于0.05,F和t的显著性都是0.05.2、F是方差检验,整个模型的全局检验,看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一...
@居步2861：SPSS做多元逐步回归的结果中有多个模型,如何选择模型,跪谢!!!!急求!!!附图!!! -
蓝轻13512784785…… 这几个结果只能看到四个模型均不错,当然,第四个模型更有优势.当然还得看其他几个表格来确定
@居步2861：多元一次回归方程有好几个模型 用哪一个 -
蓝轻13512784785…… 每一个都算出了,然后用决定系数来判别,那个拟合更好,就用那个.
