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线性回归对数据有什么要求
线性回归
和线性相关分析
对数据有什么要求
答:
线性相关分析的
数据要求
:可以是连续性数据,也可以是分类数据。
线性回归
分析的数据要求:自变量可以是分类变量和连续性变量,因变量必须是连续性变量。分类变量:比如性别\民族\学历等,数据之间无法进行加减的。连续变量:比如身高\体重\收入\温度等,这种有具体意义的数据,可以进行平均和加减的。
应用直线相关与
回归
时应注意
哪些
问题?
答:
1、作
回归
分析要有实际意义,不能把毫无关联的两种现象,随意进行回归分析,忽视事物现象间的内在联系和规律;如对儿童身高与小树的生长
数据
进行回归分析既无道理也无用途。另外,即使两个变量间存在回归关系时,也不一定是因果关系,必须结合专业知识作出合理解释和结论。2、直线回归分析的资料,一般
要求
应...
线性回归
是
什么
意思?
答:
没有具体
数据要求
,一般来说,数据越多越好。通过
线性回归
算法,我们可能会得到很多的线性回归模型,但是不同的模型
对于数据
的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据...
线性回归
的基本假设
答:
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量;2、
对于
解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;3、随机误差项彼此不相关;4、解释变量是确定性变量,不是随机变量,与随机误差项彼此之间相互独立;5、解释变量之间不存在精确的(完全的)
线性
关系,即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵;6...
线性回归有什么
用处和作用?
答:
没有具体
数据要求
,一般来说,数据越多越好。通过
线性回归
算法,我们可能会得到很多的线性回归模型,但是不同的模型
对于数据
的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据...
spss进行
线性回归
分析时,相关系数都符合,但是显著性不符合,如何调整...
答:
线性回归
时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度。但是自变量对因变量不显著的话,可能存在多重共线性、
数据
存在异常值、异方差的问题。1、自变量存在共线性问题 在进行线性回归分析时,很容易出现自变量共线性问题,通常情况下VIF值大于10说明严重共线,VIF大于5则说明有共线性问题。当出现共线性...
多元
线性回归
分析需要无量纲化吗
答:
标准化的作用一般是无量纲化,当然有的研究比如调节作用,中介作用时也
要求
标准化
数据
。通常情况下做
线性回归
分析不需要标准化处理,如果想做标准化也可以。多元线性回归 在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合...
衡量多元
线性回归
方程优劣的指标
有哪些
答:
衡量多元
线性回归
方程优劣的指标有拟合优度、F统计量、参数估计与显著性检验、多重共线性检验、残差分析、预测能力。1、拟合优度(Goodness of Fit):拟合优度指标用于评估回归模型对观测
数据
的拟合程度,常用的指标是决定系数(R-squared)。决定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度,取值范围为0到1...
在多元
线性回归
分析中(用spss做的),主要参考哪几个
数据
,分别代表
什么
...
答:
数据
主要看R2、F、sig等
急!!spss回归分析:怎样看
数据
是否可以做
线性回归
分析,又怎么看回归分析...
答:
一个自变量 一个因变量如果要进行
线性回归
,无论是一元还是多元,第一步首先应该先画下散点图,看是否有线性趋势,如果有线性趋势了,再使用线性回归。现在很多人都忽略这一点 直接使用的。 至于判断线性方程拟合的好坏,看R方和spss回归分析:怎样看
数据
是否可以做线性。SPSS for Windows的分析结果清晰...
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