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y对x的回归和x对y的回归
线性
回归
方程公式是什么?
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...
线性
回归
方程公式是什么?
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...
回归
系数的标准误(S.E)就是它的标准差吗?另外,回归的标准误(S.E of...
答:
样本容量-待估参数的个数)。在
回归
方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。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,负回归系数表示y 随x增大而减小。例如回归方程式
Y
=bX+a中,斜率b称为回归系数,表示
X
每变动一单位,平均而言,Y将变动b单位。
计量经济学中ols估计和固定效应模型有什么区别?
答:
OLS
回归
(社会学研究称为线性回归),也称作最小二乘法回归。在计量经济学研究中,一般称之为OLS回归。OLS回归研究
X对于Y的
影响,在计量研究中,异方差问题非常重要,严重的异方差问题会影响模型估计和模型检验等,因而在OLS回归时需要对其进行检验,如果出现异方差问题则需要进行处理等。关于异方差的检验...
就估计和假设检验而言,单方程
回归和
多元回归没有区别
答:
Y
和每个X之间作出散点图,观察他们的对应关系。如果是线性的,改参数可以适用线性
回归
;否则,可考虑非线性回归。 线性回归可直接用最小二乘法计算对应系数,对系数做假设检验(H0: b=0, Ha: b<>0), 排除影响小的变量,再次回归即可; 非线性可以考虑
对X
或Y作变换,如去对数,平方,开方,...
什么是一元线性
回归
分析预测法?
答:
3、误差项ε是一个服从正态分布的随机变量,且相互独立。即ε~N(0,σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值,它所对应的
y
值与其他2所对应的y值也不相关。一元线性
回归
分析预测法 一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的相关关系,建立
x与Y的
线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般...
如何求线性
回归
方程?
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...
相关系数和
回归
系数符号相反正常吗?
答:
首先,两者在符号上具有相似性,
回归
系数(b)和相关系数(r)的正负号由变量间离均差积之和的符号决定。相关系数的范围是-1到1,没有单位,而回归系数有单位,如(
Y
单位/
X
单位)。相关系数通常用于描述双方向的关系,比如兄弟与姐妹的身高,而回归则适用于描述单向因果关系,如身高的增长受前臂长度的...
用SPSS得出关于两个自变量对一个因变量哪个影响更大的方程
答:
小于0.05最好。Ridge Regression岭
回归
当数据之间存在多重共线性(自变量高度相关)时,就需要使用岭回归分析。在存在多重共线性时,尽管最小二乘法(OLS)测得的估计值不存在偏差,它们的方差也会很大,从而使得观测值与真实值相差甚远。岭回归通过给回归估计值添加一个偏差值,来降低标准误差。
为什么reg做
的回归
等于xtreg做的回归?
答:
1、用reg做是混合OLS
回归
,而用xtreg做的是固定效应模型,两者存在着不同额。2、隐含的原始假定是个体间不存在异质性。3、两者间自然存在着区别额。手动控制个体固定效应reg
y
x
i.year i.id 和命令计算xtreg y x i.year, fe没有任何区别。
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