线性回归模型字母头上的"^"-搜答案-搜狗做题网

相同点：都是线性回归.不同点：前者是一元的,后者是多元的.

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

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.

本人刚刚注册百度知道.第一个来回答你的问题哦.我用一元线性回归方程说明.当两个变量间存在线性相关关系时,常常希望建立二者间的定量关系表达式,这便是两个变量间的一元线性回归方程.假定x是自变量,y是随机

线性就是每个变量的指数都是1非线性就是至少有一个变量的指数不是1

2个.

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1

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

当然是对系数进行回归啊、那些自变量和因变量都是可以代数据进去的.关键是要知道系数有了系数才是可以进行预测的方程啊.其实对y=b0+b1*x+b2*x^2而言已经是线性了.但严格来说不是..所以作代换吧

如图

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

Word工具栏中有一个根号a（是符号）点一下,会出现两行符号,上面第六个点一下就有了.

1、有的假定不直接涉及总体分布形式,如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素的线性函数称为线性回归模型文献来源2、有的假定不直接涉及总体分布形式如在回归分析中常假定分析对象可表示为一些影响因素

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

我是统计专业的就读“尖”

相同点：6字.不同：一个是函数,一个是模型.有理有据,令人信服.帅哥,请采纳

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

1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模