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已知样本回归模型残差的一阶自相关
已知
点 所在
的一
组
样本
点的
回归模型
为 ,则该回归模型在 处的
残差
为 &...
答:
0.3 把点A代入回归直线方程得 ,∴该
回归模型
在 处的
残差
为2.
1
-1.8=0.3
已知
某一直线
回归
方程的
样本
可决定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间...
答:
2{Σyixi-Σybarxbar}/{Σxi²-Σxbar²} -
1
=0.28 2{Σyixi-Σybarxbar}/{Σxi²-Σxbar²}=1.28 2n{E(XY)-E(X)E(Y)}/n{E(X²)-E(X)²}=1.28 2cov(X,Y)/D(X)=1.28 cov(X,Y)/D(X)=0.64 D(Y)=a²D(X)[D(X)D(Y...
已知
因子
模型
则x1和x2
的相关
系数怎么求
答:
先求x1与x2的拟合半径与
1
之间的大小关系,r<0则x1与x2具备很强的线性
相关
关系,且为负相关;线性
回归
方程一定过
样本
中心点;在一组
模型
中
残差
平方和越小,拟合效果越好,相关指数表示拟合效果的好坏,指数越小,相关性越强;相关指数R2用来衡量两个变量之间线性关系的强弱R2越接近于1,说明相关性越...
excel
回归
结果的每个值 都是什么含义,都是怎么来的?
答:
a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项,通过
回归
分析得出的。线性回归中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+...
在线性
回归
分析中,若检验的结果为不显著,可能原因是什么
答:
1
、
残差
均方大。包括测量误差大,
模型
外有显著因子,误差
自相关
,或者真实不显著项未并入残差均方中。2、共线性。方差膨胀因子太大。3、该因子取值范围或波动范围太小,导致效应小。4、模型外因子与该因子存在交互作用,把因子效应抵消。5、该自变量因子存在测量误差,或记录与实际不符。6、未做残差诊断...
时间序列分析
模型
——ARIMA模型
答:
模型记做——表示
阶
移动平均模型。 ARIMA模型的形式如下: 模型记做。为自
回归模型
滞后阶数,为时间序列单整阶数,为阶移动平均模型滞后阶数。当时,,此时ARIMA模型退化为MA模型;当时,,ARIMA模型退化为AR模型。 3、建立ARIMA模型需要解决的3个问题。 由以上分析可知,建立一个ARIMA模型需要解决以下3个问题: (
1
)将非平稳...
怎样看出误差项无
序列相关
答:
、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对
残差
散点图的分析来判断随机误差项
的序列相关
性。把给定的
回归模型
直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值,随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。(一)...
相关
系数和
回归
系数的联系和区别
答:
回归
系数:在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。2、应用不同 相关系数:说明两变量间
的相关
关系。回归系数:说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同 相关系数:一般用字母r表示 ,r没有单位。回归系数:一般用斜率b表示,b有单位。二、回归系数与相关系数的联系:
1
、回归系数大于...
残差
怎么算
答:
当然直接一个公式也是可以的。=sumproduct(((b:b)-(a:a))*((b:b)-(a:a)))问题五:如何在matlab中进行
残差的
计算 [b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)rcoplot(r,rint)做残差图 从残差图可以看出数据的残差离零点的远近,当残差的置信区间均包含零点,这说明
回归模型
能较好的...
...进行
自相关
检验时发现该
模型
还有序列自相关,该如何修正
答:
但我觉得奇怪的是,你为什么同时既有异方差又有
序列相关
;所以我觉得你很可能是有遗漏变量,遗漏变量进入
残差
项中,且与自变量相关,最终会导致你估计非无偏且非一致。所以,最好先用直接做
回归
,后得到的残差,与自变量测下相关性;如相关性强,则说明存在遗漏变量。然后你采用工具变量法进行回归就可以了...
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