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什么是线性模型
如何确定一个
模型是线性
回归还是非线性回归
答:
线性
回归
模型
和非线性回归模型的区别是:线性就是每个变量的指数都是1,而非线性就是至少有一个变量的指数不是1。通过指数来进行判断即可。线性回归模型,是利用数理统计中回归分析,来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。其表达形式为y = w'x+e,e为误差...
指数模型
是线性模型
吗
答:
指数模型不
是线性模型
。根据查询相关公开资料,指数模型的x与y的曲线之间呈现出非线性,在数学中属于非线性模型。
线性
拟合的含义
答:
一般的
线性模型
是以参数b)为系数的广义多项式,即 (3)式中g0,g1,…,gn称为基函数。对诸gj的不同选取可构成多种典型的和常用的线性模型。从函数逼近的观点来看,式(3)还能近似地体现许多非线性模型的性质。在最小二乘意义下用线性模型(3)拟合离散点组(1),参数b可通过解方程组(i=0,…,n)...
多元线性回归中的“线性”是指
什么是线性
的
答:
系数。线性回归中的线性指的是系数
是线性
的,自变量和因变量之间呈线性关系,也就是自变量最高次数为1。多元线性是指在统计学中,对于两个或两个以上的自变量与一个因变量之间的关系,使用线性回归
模型
进行建模和分析的方法,在多元线性回归模型中,因变量与自变量之间的关系可以表示为一个线性方程,其中...
线性
回归怎么解
答:
给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp,这些变量有可能与y相关,线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度,评估出与y不相关的Xj,并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。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
回归在
什么
情况下是不可替代的?
答:
如果我们的y不是正态分布的,则使用广义
线性模型
(Nelder&Wedderburn,1972),其中y通过链接函数进行变换,但再次假设f(y)和x线性相关。如果不是这种情况,并且关系在x的范围内变化,则可能不是最合适的。我们在这里有一些选择: 我们可以使用线性拟合,但是如果这样做的话,我们会在数据的某些部分上面或者下面。 我们可以...
如何判断
模型
是否为
线性
回归模型
答:
线性
回归
模型
和非线性回归模型的区别是:线性就是每个变量的指数都是1,而非线性就是至少有一个变量的指数不是1。通过指数来进行判断即可。线性回归模型,是利用数理统计中回归分析,来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。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从...
线性
回归
模型
的基本假设是
什么
?
答:
古典
线性
回归
模型
假设是如下:1、零均值假定。即在给定xt的条件下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即E(ut)=0。2、同方差假定。误差项ut的方差与t无关,为一个常数。3、无自相关假定。即不同的误差项相互独立。4、解释变量与随机误差项不相关假定。5、正态性假定,即假定误差项ut服从均值为...
什么是
多元
线性
回归
模型
?多元线性回归模型和一元线性回归模型相比有什么...
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性回归。
多元回归
模型
与一元
线性
回归有何区别?
答:
多元
线性
回归
模型
,(multivariable linear regression model )在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响。例如,家庭消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。多元线性回归模型的一般形式为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+…+βkX...
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