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y对x的回归和x对y的回归
相关分析
与回归
分析的联系与区别是什么?
答:
相关分析
与回归
分析的研究目的不相同,相关分析用于描述变量之间是否存在关系,而回归分析则是研究影响关系情况,反映一个X或者多个
X对Y的
影响程度。相关分析只能研究变量之间相关的方向和程度,却不能得到变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,而这些都可以通过回归...
相关系数和
回归
系数符号相反正常吗?
答:
就一般计算程序来说,是先求出相关系数r并对其进行假设检验,如果r显著并有进行
回归
分析之必要,再建立回归方程。3、一般来说,相关和回归的假设检验的结果是一致的。回归系数是指在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示
x 对y
影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大...
回归
线性分析,怎样确定
x和y
?
答:
(1)通过自变量
X
,测得因变量
Y
;(2)画出散点图;(3)只有大部分的点子有直线趋势,并且
y
随
x的
增加而增加(或减少)时,才有必要进行
回归
线性分折;(4)确定a,b值,见下图:(5)确立函数Y=a+bx。
多个X时,每次取一个
X跟
一个
Y
进行
回归
叫什么?
答:
我每次选择一个
x跟y
进行
回归
中介效应模型可以滞后吗
答:
检验方法 因果步骤法由Baron和Kenny 1986 提出,其检验步骤分为三步。第一,
X对Y的回归
,检验回归系数c的显著性,第二,X对M的回归,检验回归系数a的显著性,第三,X和M对Y的回归,检验回归系数b和c'的显著性。如果系数c,a和b都显著,就表示存在中介效应。此时如果系数c'不显著,就称这个中介...
相关系数和
回归
系数有何区别?
答:
一、相关系数和
回归
系数的区别 1、含义不同 相关系数:是研究变量之间线性相关程度的量。回归系数:在回归方程中表示自变量
x 对
因变量
y
影响大小的参数。2、应用不同 相关系数:说明两变量间的相关关系。回归系数:说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同 相关系数:一般用字母r表示 ,r没有单位...
直线相关
与回归
分析的区别和联系
答:
(6)单位:b有单位;r无单位。2.联系 (1)对同一样本,若同时计算b和r,其正负号是一致的。(2)对同一样本,b和r的假设检验是等价的,二者的t值相等,即tb=tr。(3)用回归解释相关。r的平方称为决定系数R2,它反映在应变量y的总变异中能用
x与y的回归
关系解释的比例。R2取值在0到1之间...
多元线性
回归
模型的基本假设有哪些
答:
所进行
的回归
分析就是多元性回归. 设y为因变量X1,
X
2…Xk为自变量,并且自变量与因变量之间为线性关系时,则多元线性回归模型为:
Y
=b0+b1x1+…+bkxk+e 其中,b0为常数项X1,X2…Xk为回归系数,b1为X1,X2…Xk固定时,x1每增加一个单位
对y的
效应,即x1对y的偏回归系数;同理b2为X1,X2…Xk固定时...
线性
回归
方程公式
答:
线性
回归
有很多实际用途。分为以下两大类:如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的
和X的
值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的
y的
情况下,可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp,这些变量...
若
x与y
之间
的回归
方程为y=10+70x这表明x每增长一个单位y平均增加
答:
由题意,年劳动生产率
x
(千元)和工人工资
y
(元)之间
回归
方程为y=10+70x,故当x增加1时,y要增加70元,∴劳动生产率每提高1千元时,工资平均提高70元,故A正确.故选A.
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