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一般线性模型的条件
线性
回归
模型的
R的平方是越大越好吗?
答:
(这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别,而不是一个单一的标量变量。)在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
线性模型
。最常用的线性回归建模是给定X值的y
的条件
均值是X的仿射函数。不太
一般
的情况,线性回归模型可以是一个...
什么样的
模型
是
线性
回归
答:
假定2.1(
线性
性(linearity))yi=b0+b1xi1+L+bpxip+ei(i=1,…,n)。(2.1)称方程(2.1)为因变量y对自变量x1,…,xp的线性回归方程(linearregression equation),其中bk(k=0,1,L,p)是待估的未知参数(unknownparameters),ei(i=1,L,n)是满足一定限制
条件
的无法观测的误差项(...
spss
一般线性模型
中,固定因子和随机因子,协产量代表什么含义
答:
固定因子指不变的固子,随机因子就随着
条件
的变化而变化的。协变量:
一般
指连续变量。公式:z=x+y,当x固定不变时,z随y的变化而变化。这时可以说,x是固定因子,y是随机因子。协方差分析中的协变量就是控制变量。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的...
什么是
线性
回归
模型
?
答:
在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
线性模型
。最常用的线性回归建模是给定X值的y
的条件
均值是X的仿射函数。不太
一般
的情况,线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。像所有形式的...
全基因组选择的
模型
汇总(转载)
答:
若 Zμ 不存在,则为固定效应模型。若 Xβ 不存在,则为随机效应模型。 在传统的
线性模型
中,除线性关系外,响应变量还有正态性、独立性和方差齐性的假定。混合线性模型既保留了传统线性模型中的表型 正态性 分布假定
条件
,又对独立性和方差齐性不作要求,从而扩大了适用范围,目前已广泛应用于基因组选择。 很早以前...
线性
回归方程拟合效果的好坏怎么判断?(高中数学)
答:
(这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别,而不是一个单一的标量变量。)在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
线性模型
。最常用的线性回归建模是给定X值的y
的条件
均值是X的仿射函数。不太
一般
的情况,线性回归模型可以是一个...
多元
线性
回归的前提
条件
答:
2、各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共
线性
问题。对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》。3、残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归
模型的
精度, σ 越小,用所得到回归模型...
多元
线性
回归的前提
条件
有哪些?
答:
2、各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共
线性
问题。对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》。3、残差e 服从正态分布N(0,σ2) 。其方差σ2 = var (ei) 反映了回归
模型的
精度, σ 越小,用所得到回归模型...
比较线性回归模型和广义
线性模型
两类方法的异同
答:
1.线性回归是由高斯分布推导而来,而logistic回归是由贝努力分布推导而来 2.二种回归的最大似然估计是不一样的,只不过求完导后的结果看似相同 3.二种回归hθ(x)是不同的 广义线性模型:广义线性模型是
线性模型的
扩展,其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构[59],...
什么
条件
下加松弛变量、剩余变量、人工变量
答:
1、松弛变量:若所研究的
线性
规划
模型的
约束
条件
全是小于类型,那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0,则收敛到原有状态,若大于零,则约束松弛。2、剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件,...
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