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多重线性回归
线性回归多重
共线性怎么修正?
答:
能修正
多重
共线性的方法有:增加样本容量、变换模型的函数形式、逐步回归、利用已知信息。多重共线性(Multicollinearity)是指
线性回归
模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。多重共线性处理 多重共线性的产生原因主要有3个方面:经济变量相关的共同趋势;滞后...
如何理解
多重线性回归
答:
一元
线性回归
是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化,在现实问题研究中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多元回归亦称
多重
回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时,所进行的回归分析就是多元线性回归。设y...
多重线性回归
的具体应用有什么?
答:
1、
多重线性回归
:用于寻找连续性因变量数值随多个自变量变化而变化的直线趋势;强调因变量为连续变量。如研究肺癌患者某肿瘤标记物的水平(连续变量)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。2、Logistic回归:用于分析分类变量(或等级变量)和一些影响因素之间的关系,由于因变量非连续变量,与自变量间...
多重线性回归
和多重判定系数的区别是什么
答:
多元
线性回归
模型中与普通的
多重
判定系数相比调整的多重判定系数额外。二、多元线性回归模型。1.随着模型中解释变量的增加,多重可决系数R的平方的值会变大当解释变量相同而解释变量个数不同时运用多重可决系数去比较两个模型拟合程度会带来缺陷,因为可决系数只考虑变差,没有考虑自由度。2.F检验与可...
如何使用spss的
多重线性回归
功能?
答:
用户可以先试着画一个散点图,看看是否可以使用其他曲线来获得更好的拟合效果,在很多情况下,对数据进行线性或某些非
线性拟合
会有显著的效果,但可能不是最好的,所以有必要判断自变量与因变量之间是否呈线性关系。R方和调整后的R方是对模型拟合效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释...
多重线性回归
和多元线性回归的区别是什么?
答:
一、自变量的数据类型不同 多元线性回归:多元线性回归的自变量X的数据类型是连续型变量。
多重线性回归
:多重线性回归的自变量X的数据类型可能存在多种数据类型,例如性别等的离散型变量。二、方程不同 多元线性回归:多元线性回归的方程中没有随机变量。多重线性回归:多重线性回归的方程中有随机变量。三...
简述简单线性回归、
多重线性回归
和logistic回归的异同?
答:
不同点:(1) 因变量类型:简单线性回归和
多重线性回归
的因变量是连续变量,而logistic回归的因变量是分类变量,可以是二分类的或多分类的。(2) 自变量的要求:简单线性回归要求自变量和因变量之间呈线性关系,多重线性回归对此没有特定要求。logistic回归不要求自变量和因变量之间呈线性关系,而是关注自变量...
多重线性回归
和logistic回归区别
答:
多重线性回归
和logistic回归区别如下:线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型适用于不同的数据类型,所谓数据类型特指这些模型的因变量数据类型。如果因变量是近似服从正态分布的定量变量,常采用线性回归;如果因变量是定性分类变量,则可采用logistic回归;如果因变量是描述结局是否发生以及发生的时间,并且...
多元线性回归和
多重线性回归
的区别及联系
答:
多元线性回归:多元线性回归的自变量X的数据类型是连续型变量。
多重线性回归
:多重线性回归的自变量X的数据类型可能存在多种数据类型,例如性别等的离散型变量。二、方程不同 多元线性回归:多元线性回归的方程中没有随机变量。多重线性回归:多重线性回归的方程中有随机变量。三、因变量的值不同 多元线性...
企业使用
多重线性回归
需要满足哪些前提条件?
答:
(1) 线性:各自变量xi与因变量yi之间存在线性关系,可以通过绘制散点图来进行判断;(2) 独立:因变量yi的取值之间相互独立,反映到回归模型中,实际上就是要求残差ei之间相互独立;(3) 正态性:构建
多重线性回归
模型后,残差ei服从正态分布;(4) 方差齐性:残差ei的大小不随xi取值水平的变化而变化...
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