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线性回归方程拟合效果
如何评估指数
回归
模型的
拟合效果
?
答:
进行假设检验:对于
线性回归
模型,可以进行F检验来判断模型的整体显著性,以及进行t检验来判断各个系数是否显著不为0。考虑实际情况:在实际应用中,还需要考虑模型的解释性、计算成本等因素。例如,一个复杂的模型可能
拟合效果
好,但解释性差,或者计算成本高,这在实际应用中可能是不可接受的。总之,评估...
如何判断一个数据的
线性回归方程
是否显著?
答:
4、判定系数,也叫可决系数或决定系数,是指在
线性回归
中,回归平方和与总离差平方和之比值,其数值等于相关系数的平方。它是对估计的
回归方程拟合
优度的度量。为说明它的含义,需要对因变量y取值的变差进行研究。5、判定系数r2是用于一元线性回归模型的显著性检验的指标。一元线性回归分析预测法,是根据...
调整的多重判定系数
答:
多重判定系数是多元回归中的回归平方和占总平方和的比例,它是度量多元
回归方程拟合
程度的一个统计量,反映了在因变量y的变差中被估计的回归方程所解释的比例 。在简单
线性回归
那里,我们采用了可称之为简单判定系数的r2来评价估计回归方程对样本数据
拟合效果
的好坏。构造简单判定系数r2的思想方法是:将没...
最小二乘
线性拟合
答:
我们可以将它应用到各行各业,比如销售数据、工厂生产量、比赛结果、地面区域面积估算等预测,总能找到数据之间映射关系。最小二乘法公式是一个数学的公式,在数学上称为曲线
拟合
,此处所讲最小二乘法,专指
线性回归方程
!最小二乘法公式为a=y(平均)-b*x(平均)。最小二乘法(又称最小平方法)...
如何利用数据画
线性回归方程
?
答:
(1)用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值: x_=(x1+x2+x3+...+xn)/n y_=(y1+y2+y3+...+yn)/n ;(2)分别计算分子和分母:(两个公式任选其一) 分子=(x1y1+x2y2+x3y3+...+xnyn)-nx_Y_ 分母=(x1^2+x2^2+x3^2+...+xn^2)-n*x_^2 3)来计算 b。
线性
模型的
拟合效果
答:
假设数据集合是 {yi,xi} i = 1~p,拟合直线
方程
为:y = w'.x + b 那么可以用方差:v = ∑(yi - w'.xi -b)^2(从1到p求和)来衡量
拟合效果
,当然越小越好。其中xi,w为p维列向量,y,yi为标量,.表示内积,'表示转置。--- 衡量效果的方法很多,我说的不过是最简单最常用的方法而...
线性拟合
和
线性回归
的区别是什么?
答:
拟合
就是为了找到那条,对所有点来说,残差平方和最小的直线,
线性回归
也是。回归是国外的讲法叫regression,命名的统计学家是想说,这些点都围绕在一条看不见的直线,直线周围的点若偏离的大了感觉就有
回归直线
,向直线靠拢的趋势。拟合是国内的传统讲法,用一条直线代替样本点,以达到预测的作用。最...
Adjusted R-squared系数的大小表示什么
答:
Adjusted R Square 校正决定系数,是调整后的
拟合
系数,是为了去除解释变量增加对R平方的增大作用。用R square 决定系数判定一个线性回归直线的拟合程度,用来说明用自变量解释因变量变异的程度(所占比例)。Adjusted R Square 校正决定系数用于判定一个多元
线性回归方程
的拟合程度;用来说明用自变量解释因变量...
求大神
拟合
函数(origin)。。。
答:
郭敦顒回答:通过描点可知,张力y与浓度x(c值)呈直线函数关系,故对它们可做线性回归分析,给出一元
线性回归方程
:y=a+bx a,b称为回归系数,回归系数a,b可用最小二阶乘原理求得。b=L(xy)/L(xx)a=y‾-bx‾,其中,x的平均值x‾=(1/n)∑xi,i=1,2,…,n...
线性回归
分析的基本原理?举例说明其应用
答:
线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其未知参数的模型更容易
拟合
,而且产生的统计特性也更容易确定。
线性回归方程
公式求法:线性回归方程公式:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nxy)/(x1+x2+...xn-nx)。线性回归方程是...
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