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因变量被解释变量
什么是自变量和
因变量
?
答:
自变量用于引起、解释、预测因变量
因变量
是一个研究中被引起、
被解释
、
被预测
的东西 简单地说,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量。自变 简单地说,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量。自变 自变量 影响 因变量 例如:年龄的变化会引起身高的变化,自变量为年龄,因变量为身高 如何区分...
解释变量和
被解释变量
的区别是什么?
答:
解释变量亦称“说明变量”、“可控制变量”,是经济计量模型中的自变量。解释变量,按照一定的规律对模型中作为
因变量
的经济变量产生影响。
被预测变量
,又叫
被解释变量
,多见于回归分析中,相当于实验研究中的因变量。回归分析中的变量关系不像实验研究中的变量之间因果关系明确。
解释变量和
被解释变量
有什么区别?
答:
例如,对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型,价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此,价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中,内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。
被预测变量
,又叫
被解释变量
,多见于回归分析中,相当于实验研究中的
因变量
。回归分析中...
什么是回归变差?
答:
什么是总变差,回归变差和剩余变差总变差(总离差平方和):在回归模型中,
被解释变量
的观测值与其均值的离差平方和。
因变量
y的总变差反映的是各观察值与其平均数离差的平方和;回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,就是由解释
变量解释
的变差。回归变差反映的是在y的...
什么叫总变差,回归变差和剩余变差
答:
什么是总变差,回归变差和剩余变差总变差(总离差平方和):在回归模型中,
被解释变量
的观测值与其均值的离差平方和。
因变量
y的总变差反映的是各观察值与其平均数离差的平方和;回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,就是由解释
变量解释
的变差。回归变差反映的是在y的...
如何定义
因变量
和自变量
答:
自变量用于引起、解释、预测因变量
因变量
是一个研究中被引起、
被解释
、
被预测
的东西 简单地说,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量。自变 简单地说,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量。自变 自变量 影响 因变量 例如:年龄的变化会引起身高的变化,自变量为年龄,因变量为身高 如何区分...
什么是总变差,回归变差和剩余变差
答:
什么是总变差,回归变差和剩余变差总变差(总离差平方和):在回归模型中,
被解释变量
的观测值与其均值的离差平方和。
因变量
y的总变差反映的是各观察值与其平均数离差的平方和;回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,就是由解释
变量解释
的变差。回归变差反映的是在y的...
解释变量
是什么意思
答:
例如,对于描述市场上某种商品价格和供给量之间关系的经济计量模型,价格的变化影响生产者向市场提供商品的数量。因此,价格变量是该模型的解释变量。在联立方程模型中,内生变量、外生变量和滞后变量都可作为解释变量。
被预测变量
,又叫
被解释变量
,多见于回归分析中,相当于实验研究中的
因变量
。回归分析中...
线性回归模型中
解释变量
是原因
答:
在线性回归模型中,解释变量也称为自变量或独立变量,是用来解释
因变量
(也称为
被解释变量
、依赖变量或响应变量)的变化原因的变量。它是根据研究目的和理论基础选择的,可以是一个或多个,通常是连续型变量。在建立线性回归模型时,我们希望通过解释变量的变化来预测因变量的变化。因此,解释变量是非常重要的...
回归变差和残差的区别
答:
什么是总变差,回归变差和剩余变差总变差(总离差平方和):在回归模型中,
被解释变量
的观测值与其均值的离差平方和。
因变量
y的总变差反映的是各观察值与其平均数离差的平方和;回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,就是由解释
变量解释
的变差。回归变差反映的是在y的...
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