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哪个准则可以用来衡量回归方程的优劣?
如题所述
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推荐答案 2023-01-06
C统计量准则。所建模型主要用于预测,则应使用C统计量准则来衡量回归方程的优劣。应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。
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eviews怎么判断数据最优
方程
答:
一般来说,拟合优度越高,说明回归方程越符合数据的分布规律,预测能力也越强。
2、信息准则:Eviews中提供了多种信息准则来评估模型的拟合程度和预测能力
,如Akaike信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)等。使用信息准则方法可以通过比较不同模型的
AIC或BIC值来确定最优方程
。一般来说,AIC或BIC值越小...
常用于评价
回归
模型
优劣
的统计量包括
答:
决定系数
。决定系数是反映模型
拟合优度
的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比。R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2越大(接近于1),所拟合的回归方程越优。
什么是奎因
准则?
答:
奎因准则被用来检验回归模型中是否应该添加一个新的解释变量
,添加一个新变量在提高了
拟合优度
的同时,也降低了自由度和增加了方程的复杂性,SC大者为优。
没有因变量自变量的选取方法
答:
1. 最优子集法 对于含有p个自变量的回归建模,所有可能的自变量子集回归模型有个。根据某种模型“最优”的判断
准则
,从中选择一个或几个“最优”回归模型,称为最优子集法,也称全局择优法。该方法可选出固定自变量个数时的最优
回归方程
。缺点是计算量较大,一般适用于自变量个数不太多的情形。2. ...
Logistic
回归
分析指标重要程度的主要过程是什么?
答:
①
决定系数
(R2)和校正决定系数( ),可以用来评价回归方程的优劣。R2随着自变量个数的增加而增加,所以需要校正;校正决定系数( )越大,方程越优。但亦有研究指出R2是多元线性回归中经常用到的一个指标,表示的是因变量的变动中由模型中自变量所解释的百分比,并不涉及预测值与观测值之间差别的问题,因此在logistic回归...
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