带入回归方程的是标准化系数还是非标准化系数
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/23 03:35:21
这个有差吗?只要你记得把前面的系数放到根号内的时候要平方就好了.都可以.无论是先进行系数和系数的运算还是先带入根号都可以,带入根号的系数要平方.12√1/6=√(12×12×1/6)再问:就是说可以系
再问:不要复制粘贴。。就是因为看不懂才来提问。。。再答:这是我用软件打的,谢谢。xi,yi题目会给,n是总共有几组。给你举个简单的例子再问:先对我刚才的那段不经大脑的话表示抱歉。。还有就是你的例子我也
http://www.pep.com.cn/gzsx/jszx/xkbsyjc/dzkb/xx23/201006/t20100621_651225.htm
回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
对一系列离散的点进行方程(函数)回归时,有一个首先对点的分布进行类型(即:直线型?指数型?对数型?抛物线型?.)判断的过程.要对这些点进行预处理,然后决定回归的方向.你在回归时大概是省略了类型判断这一
2、正相关还是负相关
就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对
多元线性回归之前不能做数据标准化处理,否则会出现错误的结果.标准化之后自变量和因变量数列几乎相同或者是相差无几了,所以常数项肯定几乎是0
标准系数是指数据标准化以后算出来的系数,非标准化系数就是用你原来的数据算出来的系数,如果你想写出你的回归方程的话,就要看非标准那一栏的B下边的系数哈.ppv课,专业的视频网站,想学spss吗?就来pp
我觉着你分析的时候要么都标准化,要么就都采用为标准化之前的数据进行分析
我们假设测定的时候,横坐标没有误差(自己设计的样品,认为没有误差),所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最
这个比较理论,需要求出原始数据的均数和标准差,反带入方差
是假设检验.求系数的时候只是最小化残差和,不需要假设正态分布.假设检验时要假定误差项的分布才能求出各种统计量的分布.
直线回归方程:当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时,应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx,这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小,是最佳的理想直线.回
你是不是用的标准化系数,那样确实没有constant输出的.还有你为啥要用ridge回归啊?OLS回归不能搞吗,有多重共线性吗?
http://baike.baidu.com/view/1129836.htm希望对你有帮助
相关分析是一对一回归分析是一对多后者互相有影响最常见是多元共线性用vif检验
就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度