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什么是线性模型
线性
回归的概念
答:
线性
回归的应用场景 1、金融预测:线性回归可以用于预测股票价格、汇率波动等金融市场指标。通过使用历史数据和相关经济指标作为自变量,线性回归
模型
可以建立预测模型,帮助投资者做出更明智的投资决策。销售预测:在商业领域,线性回归可以用于预测产品的销售量。2、医学研究:在医学领域,线性回归可以用于研究...
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...
一元
线性
回归
模型
β0代表
什么
答:
一元
线性
回归
模型
表示如下:yt = β0 + β1 xt +ut(1) 上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量(或相依变量、因变量),xt称作解释变量(或独立变量、自变量),ut称作随机误差项,β0称作常数项(截距项),β1称作回归系数。在模型 (1) 中,xt是影响yt变化的重要解释...
线性
回归怎么算?
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...
与一般
线性
规划
模型
相比运输问题的线性规划模型有
什么
特征
答:
与一般
线性
规划的数学
模型
相比,运输问题的数学模型具有如下特征:1、运输问题不象一般线性规划问题那样,线性规划问题有可能有无穷多最优解,运输问题只有有限个最优。2、运输问题约束条件系数矩阵的元素等于0或1;且每一列有两个非零元素。3、运输问题的解的个数不可能大于(m+n-1)个。
线性
回归中的r是
什么
答:
r是相关系数,r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²],上式中”∑”表示从i=1到i=n求和。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲,最重要的是回归系数。年龄增加1个单位,文档的质量就下降 -.1020986个单位,表明年长的人对文档质量的评价会更低。这个变量相应...
什么
事多重共
线性
答:
多重共
线性
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。一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见,一般出现的是在一定程度上的共线性,即近似共线性 产生原因 1、经济...
线性
主部是
什么
意思?
答:
线性主部就是dy。线性主部是微分学研究函数的方法,是用函数的导数去研究函数。特点 1、线性关系是最简单的函数关系。2、非线性问题就是非线性问题,所谓“线性化”,只是用一个“合适的”
线性模型
去近似非线性模型。即非线性模型 = 线性模型 + 尾项(尾项= 非线性模型-线性模型),关键在于表示...
线性
主部是
什么
意思?
答:
线性主部就是dy。线性主部是微分学研究函数的方法,是用函数的导数去研究函数。特点 1、线性关系是最简单的函数关系。2、非线性问题就是非线性问题,所谓“线性化”,只是用一个“合适的”
线性模型
去近似非线性模型。即非线性模型 = 线性模型 + 尾项(尾项= 非线性模型-线性模型),关键在于表示...
F分数
模型是什么
模式?
答:
X1=(期末流动资产-期末流动负债)/期末总资产 X2=期末留存收益/期末总资产 X3=(税后纯收益+折旧)/平均总负债 X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债 X5=(税后纯收益+利息+折旧)/平均总资产 该模型是与Z-score模型相类似的一种多元线性
线性模型
,但该模型的数据来源为企业年度报表,适合于年度...
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