关于一元线性回归模型的判定系数R^2的说法中-搜答案-大师作文网

相同点：都是线性回归.不同点：前者是一元的,后者是多元的.

我还记得第二个问题的答案：等价

举例说明：能量方程,E＝M*C^2对等号两侧同时去log：lgE=lgM+2*lgC此时Y（lgE）和X（lgM,lgC)之间就是线性的.

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码：00142一、单项选择题（本大题共25小题,每小题1分,共25分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

都取平均值再问：公式里面（Y-Y平均值）平方，前面那个Y怎么取值？再答：那个y是具体值，考试不会考这个具体值的代入，线性回归高考不会考，要靠也只靠用平均值确定系数。

2个.

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

1.不是确定一种.2.还有广义线性模型,其中有对数线性模型,logistic,logit,probit模型等3.因为数据是真实客观存在的,而模型是人为制定的,所以有拟合的好与不好之分,要分析不同的模型

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

其实是关系是这样的：相关系数的值=判定系数的平方根,符号与x的参数相同.只是你没发现而已.他们用不同的表达式表达出来了.所以不能一眼看出来,推导有些复杂.但是,他们在概念上有明显区别,相关系数建立在相

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

t当然是时间啦很简单的用eviews做

你问着人了,千万不要看啊,相当确定有｀｀

在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本1985-1998

1,确实存在显著相关关系；2,确实存在直线相关关系；3,应根据最小平方法

是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi

最小二乘公式（针对y=ax+b形式）　　a=(NΣxy-ΣxΣy)/(NΣx^2-(Σx)^2)　　b=(y(平均)-a)/x（平均）