统计学一元回归模型
@乔宜818：一元线性回归预测法是什么? -
邴姿18525909355…… 一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法. 常用统计指标:平均数、增减量、平均增减量. 一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想:最...
@乔宜818：一元线性回归分析是什么东西啊?主要利用的是什么原理? -
邴姿18525909355…… 一元线性回归是最为基本和常用的统计学方法之一. 它的用途是描述两个变量之间的数量影响关系.比如说,每天多运动10分钟,对人的平均寿命的影响.
@乔宜818：什么叫一元线性自回归 -
邴姿18525909355…… 如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析
@乔宜818：以一元回归模型为例,写出线性模型,双对数模型以及两个半对数模型,并对解释变量的系数的经济意义加以解 -
邴姿18525909355…… 1、一元线2113性回归:y=a+b*x+u,5261x每增加1个单位,4102y平均增加b个单位; 2、双对数模型:lny=a+b*lnx+u,x每增加16531%,y平均增加b%; 3、半对专数模型:y=a+b*lnx+u,x每增加1%,y平均增加b个单位; 4、半对数模型:lny=a+b*x+u,x每增加1个单位,属y平均增加b%.
@乔宜818：统计学 一元线性回归证明 SST=SSE+SSR一元线性回归sst=sse+ssr如何证明, - 作业帮
邴姿18525909355…… [答案] 因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小,即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程.在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr,详见图片.
@乔宜818：以一元线性回归为例,请列举出模型的几种表现形式 -
邴姿18525909355…… 一元线性回归模型为: 从一元线性回归模型中可以看出,计量经济模型是由变量包括因变量或被解释变量y、自变 量或解释变量x、参数 、 、随机误差项 以及方程式 四个要素组成.
@乔宜818：统计学里的回归为什么叫回归 -
邴姿18525909355…… 统计学里的“回归”是表示数学中的专有名词.回归分析是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.运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析. 按照自变量的多少,可分为简单...
@乔宜818：回归直线斜率估计值为1.23,样本中心为(4,5),则回归直线方程为? -
邴姿18525909355…… 解:回归直线的斜率估计值为1.23 说明是一元线性回归,模型方程为Yi=α+βXi,β=1.23 样本点的中心为(4,5) 即样本均值为 x=4,y=5 一元线性回归的回归线经过样本均值,将值带入Yi=α+βXi,α=-0.04 回归直线的方程是Yi=-0.04+1.23Xi (其实就是已知斜率和直线上一点求解析式,初中的计算,只不过换了统计学的表达方式)
@乔宜818：简述回归分析的概念与特点 -
邴姿18525909355…… 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为...
@乔宜818：spss 一元回归分析结果解读 -
邴姿18525909355…… R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
邴姿18525909355…… 一元线性回归预测法的概念 一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法. 常用统计指标:平均数、增减量、平均增减量. 一元线性回归预测基本思想 确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想:最...
@乔宜818：一元线性回归分析是什么东西啊?主要利用的是什么原理? -
邴姿18525909355…… 一元线性回归是最为基本和常用的统计学方法之一. 它的用途是描述两个变量之间的数量影响关系.比如说,每天多运动10分钟,对人的平均寿命的影响.
@乔宜818：什么叫一元线性自回归 -
邴姿18525909355…… 如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析
@乔宜818：以一元回归模型为例,写出线性模型,双对数模型以及两个半对数模型,并对解释变量的系数的经济意义加以解 -
邴姿18525909355…… 1、一元线2113性回归:y=a+b*x+u,5261x每增加1个单位,4102y平均增加b个单位; 2、双对数模型:lny=a+b*lnx+u,x每增加16531%,y平均增加b%; 3、半对专数模型:y=a+b*lnx+u,x每增加1%,y平均增加b个单位; 4、半对数模型:lny=a+b*x+u,x每增加1个单位,属y平均增加b%.
@乔宜818：统计学 一元线性回归证明 SST=SSE+SSR一元线性回归sst=sse+ssr如何证明, - 作业帮
邴姿18525909355…… [答案] 因为一元线性回归方程在建立时要求离回归的平方和最小,即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程.在此基础上就可以证明SST=SSe+SSr,详见图片.
@乔宜818：以一元线性回归为例,请列举出模型的几种表现形式 -
邴姿18525909355…… 一元线性回归模型为: 从一元线性回归模型中可以看出,计量经济模型是由变量包括因变量或被解释变量y、自变 量或解释变量x、参数 、 、随机误差项 以及方程式 四个要素组成.
@乔宜818：统计学里的回归为什么叫回归 -
邴姿18525909355…… 统计学里的“回归”是表示数学中的专有名词.回归分析是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.运用十分广泛,回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析. 按照自变量的多少,可分为简单...
@乔宜818：回归直线斜率估计值为1.23,样本中心为(4,5),则回归直线方程为? -
邴姿18525909355…… 解:回归直线的斜率估计值为1.23 说明是一元线性回归,模型方程为Yi=α+βXi,β=1.23 样本点的中心为(4,5) 即样本均值为 x=4,y=5 一元线性回归的回归线经过样本均值,将值带入Yi=α+βXi,α=-0.04 回归直线的方程是Yi=-0.04+1.23Xi (其实就是已知斜率和直线上一点求解析式,初中的计算,只不过换了统计学的表达方式)
@乔宜818：简述回归分析的概念与特点 -
邴姿18525909355…… 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为...
@乔宜818：spss 一元回归分析结果解读 -
邴姿18525909355…… R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
